Crédito | Machine Learning Engineer – São Paulo

Líder e Gestão

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Título: Crédito | Machine Learning Engineer

Cidade/Estado: São Paulo / São Paulo

Descrição:

# Sobre a StoneA Stone é uma empresa de soluções financeiras e de tecnologia de pagamentos. Começamos como uma startup em e hoje somos a maior adquirente independente do país com mais de mil clientes. Adotamos uma estratégia diferenciada de vendas e atendimento, com operações próprias em diversas regiões do país para entregar serviço personalizado para quem mais importa, o Cliente. Com isso, deixamos de ser uma startup e nos tornamos uma companhia de mais de 6. pessoas, unidas por um único sonho: transformar este mercado, trazendo melhores tecnologias, produtos inovadores e um serviço de qualidade para a ponta. Acreditamos que os nossos clientes merecem ter todas as suas necessidades atendidas com um único ponto de contato em apenas segundos e, por isso, investimos em estratégias que envolvem serviços de adquirência, banking e crédito, além de produtos de software que auxiliam na gestão do negócio de acordo com o segmento do empreendedor. Nosso dia a dia? Ultrapassar limites, aprender muito e transformar potencial em potência. O seu, o da Stone e o dos nossos Clientes. # Sobre o time de Dados de Produtos FinanceirosA Stone começou sua jornada no mercado de adquirência, as chamadas “maquininhas”, mas está expandindo seu portfólio para produtos bancários e produtos financeiros, desenhados especialmente para o varejista brasileiro. Uma das maiores dores desse público hoje é o acesso a linhas de crédito e financiamento, seja para comprar mercadoria, seja para investir no seu próprio negócio. Pensando na dor da nossa principal razão, que é o nosso cliente, estamos construindo do zero um produto de crédito inovador, que se encaixa melhor nas flutuações de faturamento do lojista, e pesa menos no seu bolso. Mesmo com aproximadamente um ano de vida, esse produto já cresceu muito, atingindo um patamar de mais de mil clientes e uma carteira de mais de 1 bilhão em crédito, e com um potencial de sucesso enorme pela frente!!Porém, sendo um produto de risco, esse sucesso está atrelado à nossa capacidade de quantificar o risco, que depende fundamentalmente em sermos excepcionais na obtenção, organização e distribuição de um grande volume de dados!!!Por conta disso, convidamos você para mergulhar de cabeça nesse desafio com a gente, e construir o estado da arte no que diz respeito a BigData, imerso em um produto que é potência e junto com um time de gigantes!!!# O que você vai fazerVocê fará parte do time de Engenharia de Dados e Machine Learning, que é responsável por construir as pipelines de dados que alimentam nosso Datalake, uma parte core da tese do produto de Crédito na Stone. Queremos construir uma arquitetura de dados referência no mercado, e você será peça fundamental nisso. Você participará ativamente na definição da arquitetura das soluções, escolha da stack do projeto e na implementação de fato de tais soluções, garantindo a qualidade técnica e seguindo práticas de mercado. Também será seu papel auxiliar tecnicamente o resto do time, trazendo padrões de projeto e discutindo ideias com a equipe.Atividades de foco: Construção de pipelines de dados de ponta-a-ponta, desde o mapeamento das fontes de dados até a devida distribuição para os times de negócio.Construção de fluxos de processamento de grandes volumes de dados, seja em batch ou streaming.Integração com provedores externos de dados, organização e disponibilização desses dados no Datalake para consumo.Participação ativa na definição dos stacks utilizados nos projetos.Criação de sistemas de controle das rotinas de processamento de dados # O que buscamos em vocêHard Skills Experiência sólida em desenvolvimento de fluxos completos de engenharia de dados (ingestão, processamento e apresentação),Desenvolvimento de pipelines de dados: Spark (Python, Scala ou Java), SQLExperiência na construção de Feature Stores, produtização de modelos e conceitos de MLOps, Armazenamento e Catálogo de dados: S3, DynamoDB, Redshift, Glue, AtlasExperiência com Docker, Kubernetes, Kubeflow, CI/CDExposição ao ciclo de desenvolvimento de modelos de ml (treino, predição, validação, etc.)Exposição a modelos clássicos de regressão e classificação machine learning Soft Skills Saber transmitir conceitos complexos de maneira simples para os times de negócio (capacidade de abstração e síntese).Capacidade de conceber soluções adequadas à realidade do negócio com autonomia.Conseguir manter o foco e a diligência em um ambiente de trabalho altamente dinâmico e em evolução.Saber trabalhar em consenso com o time, com escuta ativa e garantindo convergência das ideias

 

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