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Data Science Coordinator

  • BTG Pactual
  • São Paulo, Brazil
  • BRL 144,000 – BRL 216,000

Sobre a área:

A área de Dados do BTG Pactual está em expansão e tem papel estratégico no desenvolvimento dos novos modelos de negócio do banco e das empresas do Grupo (Pan, Mosaico, ARC4, BeOps, entre outras). Nosso foco é formar um time de alta performance, preparado para atuar em desafios complexos e de grande impacto.

Esta posição integra o time de Data Analytics, responsável por apoiar áreas estratégicas e operacionais por meio de soluções modernas de Big Data e Analytics, garantindo que os dados estejam organizados, confiáveis, seguros e prontos para gerar valor ao negócio.

No seu dia a dia: Atuar com times de CRM, B2C e Marketing, traduzindo dados em ação;
Criar e evoluir modelos preditivos voltados para o ciclo de vida do cliente (aquisição, upsell, retenção, margem);
Apoiar decisões com base em análises técnicas e dados estruturados;
Desenvolver soluções com impacto direto em resultado de negócio;
Participar de todo o ciclo de vida do modelo: da prototipação ao deploy;
Trabalhar com boas práticas de MLOps para garantir escalabilidade e monitoramento dos modelos.

Esperamos de você:

Experiência com AWS (S3, Sagemaker, Lambda);
Programação em Python e domínio de bibliotecas como Pandas, PySpark e Spark;
Vivência com processos de deploy e automação de modelos preditivos;
Familiaridade com práticas de MLOps (monitoramento, versionamento, pipeline de entrega);
Visão de negócio orientada a resultados, com foco no cliente e na performance.

Benefícios:

  • Participação nos Lucros e Resultados (PLR);
  • Auxílio Alimentação e Refeição;
  • Plano Médico;
  • Plano Odontológico;
  • Auxílio Creche/Babá;
  • Vale Transporte;
  • WellHub;
  • TotalPass;
  • Programa de Apoio Pessoal (EAP);
  • Planos por adesão como Previdência Privada e Seguro de Vida;
  • Desconto em Farmácia;
  • Programa de Nutrição;
  • Programa de Gestantes;
  • Licença Maternidade e Paternidade Estendida – empresa Cidadã.

Skills

  • Python
  • PySpark
  • AWS S3
  • AWS SageMaker
  • AWS Lambda
  • MLOps
  • Predictive Modeling

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