[Neon] – Engenheiro de Machine Learning #Crédito

#Quem somos:

A #Neon é uma brasileira especializada em abertura e movimentação de contas-correntes digitais por aplicativo, simplificando a experiência das pessoas com o dinheiro.

#por que fazemos o que fazemos todos os dias:

Existimos para reduzir as desigualdades, mostrando caminhos mais simples e justos. Acreditamos que todos merecem ter um futuro brilhante !

#Seu desafio na #Neon:

• O #Neon está estruturando o seu time de dados, como uma célula estratégica para o negócio, atuando como parceira e especialista nos desafios de cada produto e área do negócio, facilitando  dados nas tomadas de decisão para uma experiência ainda mais simplificada das pessoas com o dinheiro
• Você atuará como Engenheiro de Machine Learning em conjunto com os cientistas de dados da área de crédito e engenheiros de dados.
• Será responsável pelo construção de ferramentas para Deploy Automático de modelos de Machine Learning de Crédito, bem como a implementação de monitoramento desses modelos.

#O que você vai fazer todos os dias:

• Construir ferramentas para deploy automático de modelos;
• Implementar monitoramento dos modelos de Risco de Crédito; 
• Implantar modelos de Machine Learning em conjunto com os Cientistas de Dados de Crédito;
• Implementar monitoramento dos modelos de Risco de Crédito; 
• Auxiliar os times de Engenharia fornecendo orientações, ferramentas e componentes para integrar modelos de aprendizado de máquina em suas ferramentas, sistemas e fluxos de trabalho; Lakes, APIs, Engenharia de Dados, Tecnologia. 

#Estamos atraindo vivências e experiências em:

• Mineração e extração de dados em diferentes repositórios
• Modelagem e abstração de dados aplicadas a diferentes modelos de negócio
• Contar histórias a diferentes audiências do negócio e/ou projeto, utilizando dados
• Programação em Python ou outras linguagens, aplicados a grandes volumes de dados, dados em tempo real, dados não estruturados, modelos estatísticos como regressão, otimização, clustering, árvores de decisão
• Aplicação de Machine Learning aplicado a otimização em problemas de negócios e/ou Engenharia de Dados;
• Aplicação de conceitos de Ciência de Dados e particularidades do ciclo de vida de Machine Learning;
• Aplicação de cultura DevOps (infra as a code, micro serviços, CI/CD, git, etc);
• Cloud providers, de preferência AWS;
• Aplicação das ferramentas Spark ou Scala junto a linguagens de programação para dados;
• Proficiência em comunicação verbal e escrita (para aprimoramento do uso de MLOps no time).

#E se você souber também…sua curva de aprendizado será acelerada !

• Vivência com o desenvolvimento e implementação de APIs para consumir e enviar informações entre os Lakes – internos e externos – mas também do motor de decisão da Fico
• Vivência com bancos de dados SQL server
• Vivência com a plataforma de Machine Learning Amazon Sage Maker.