Data Intelligence Sr (Machine Learning)

Da primeira cotação ao fim do ciclo, a jornada de seguros produz um volume enorme de dados.

O time de Analytics e IA do Auto, existe para transformar esse volume em decisão: mais receita, menos custo e uma experiência que segura o cliente até o fim.

Procuramos alguém para olhar essa jornada inteira, da entrada do cliente ao fim do ciclo, e encontrar o que ninguém perguntou ainda.

O tipo de entrega que esperamos não cabe em dashboard: é modelo de machine learning rodando em produção, com IA aplicada à problema real.

É o alerta que chega na mesa antes do problema impactar o resultado. Se a melhor análise até hoje foi responder bem uma pergunta, aqui o jogo muda: as melhores respostas são para perguntas que você mesmo vai criar.

• Explorar o ciclo de vida completo do seguro em busca de padrões: onde o cliente desiste, quando ele aciona, por que ele sai.
• Cada padrão é uma hipótese, e cada hipótese validada é dinheiro ou experiência na mesa;
• Construir modelos de machine learning e soluções de IA que saiam do notebook e cheguem à operação: propensão, churn, anomalia, previsão de demanda, o que o problema exigir;
• Antecipar em vez de explicar. Quando o número cair, não faremos a pergunta por quê?, mas sim o que precisamos mudar para identificar isso antes do impacto?
• Traduzir a complexidade para quem decide: uma visualização sua vale por uma reunião. Clareza é parte da entrega, não acabamento;
• Provocar as áreas de negócio com o que os dados mostram, mesmo quando o achado incomoda;
• Ser referência técnica do time: revisar uma análise, destravar um código, apontar um método melhor.
• Parte do seu impacto vai acontecer no trabalho dos outros e nem tudo será preditivo: extrações, análises recorrentes e demandas de rotina também fazem parte do escopo. Entrega bem feita no simples é o que compra a licença para propor o disruptivo;
• Autonomia investigativa: você não espera demanda, você encontra o problema, dimensiona o impacto e propõe o caminho;
• Rigor com método: saber separar correlação de causa e ter a honestidade de dizer quando o dado não sustenta a tese;

Formação: Superior Completo

Conhecimento em Python avançado no dia a dia: análise, modelagem, automação;

Vivência real construindo e entregando modelos de machine learning ou aplicações de IA com impacto mensurável em negócio;

Domínio de ferramentas de visualização de dados e critério para usá-las: o gráfico certo, para a pessoa certa, no momento certo;

Desejável: Bagagem no mercado de seguros ou em jornadas de cliente de longo ciclo e com deep learning;

Diferencial: conhecimento de CI/CD com GitLab e Jenkins/ construção de pipelines de dados/ utilização do Backstage e

build de aplicação python em imagens para container

Imprescindível: Vasta experiência com machine learning

BENEFÍCIOS

Vale Alimentação e Refeição Flexíveis;

Plano de Saúde;

Plano Odontológico e Odontox;

Wellhub e TotalPass;

Academia Bio Ritmo exclusiva para Colaboradores: no Complexo Matriz;

Participação nos Lucros - PLR;

Programa de Ações: Porto em Ação: complementar à PLR até 2030;

Quadras de Areia e Poliesportiva: no Complexo Matriz;

Estúdio de Música;

Vale-Transporte;

Serviços de Transporte de Vans; disponibilizadas nas principais estações de acesso à Porto (Luz, Barra Funda, Santa Cecília e Júlio Prestes);

Licença Parental Estendida: até 40 dias para todas as configurações familiares;

Licença Maternidade Estendida de 6 meses.;

Ambulatório Médico com Especialidades: no Complexo Matriz e Barra Funda;

Auxílio creche ou babá;

Seguro de Vida;

Previdência Privada - PortoPrev;

Desconto em Produtos e Serviços;

Bolsa de estudos: Reembolso para graduação, pós ou MBA;

Corridas mensais: subsídio para as principais corridas de ruas de São Paulo

Reembolso para idiomas (inglês ou espanhol);

Teatro Porto: sessões exclusivas para Colaboradores;

Biblioteca;

Sala de descanso: no completo Matriz

Salão de jogos: no complexo Matriz

Serviços de massagem e podologia: no completo Matriz

Local de trabalho: Região central/SP