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[Neon] – Engenheiro de Machine Learning #Crédito

Neon

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#Por que ser uma #Engenheiro de Machine Learning na Neon:

  • Existimos para reduzir as desigualdades, mostrando caminhos mais simples e justos. Acreditamos que todos merecem ter um futuro brilhante !
  • Nós conectamos tecnologia a serviços financeiros. Trabalhamos para democratizar e revolucionar o sistema bancário, através de uma solução simples, transparente e gratuita.
  • O time de dados é protagonista desta mudança e participa ativamente na estratégia e direcionamento do negócio, colaborando para o crescimento do negócio, entregando ao usuário uma experiência ainda mais simples 🙂
  • Você integrará a nova estrutura de dados do #Neon e atuará como parceiro/a de negócio e especialista em Engenharia de Machine Learning na squad de crédito a fim de verificar melhorias nos modelos de negócio do Neon para crédito, simplificando ainda mais a relação das pessoas com o dinheiro.

#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.

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