CAS | Engenharia de Dados PL/SR - Foco em Concessão de Crédito e Garantias

Integrar o time de dados de Concessão de Crédito significa incorporar a cultura data-driven no dia-a-dia. Aqui você terá como principais atribuições investigar, minerar, correlacionar e analisar informações, aplicando metodologias e técnicas de análise de dados. A partir dessas pesquisas, construir métricas e indicadores, desenhar processos, elaborar estudos e utilizar os resultados para a criação ou aperfeiçoamento das estratégias de concessão de crédito. Temos contato contínuo com outras áreas e com as Cooperativas de Crédito, uma vez que nossas entregas são articuladas em conjunto. Então, temas e grupos de trabalho podem variar de tempos em tempos. Nos envolvemos em várias etapas dos estudos, passando pela compreensão do assunto, elaboração de perguntas-chave, busca por dados relevantes, estruturação dos dados, análise dos dados e apresentação dos resultados.

• Realizar o processo de ETL (extração, transformação e carregamento de dados);
• Automatizar processos e rotinas da área;
• Atuar em modelos de dados, mineração de dados e técnicas de segmentação;
• Obter os dados em um formato fácil e utilizável dos sistemas de origens;
• Auxiliar na construção do pipeline dos dados, prezando pela qualidade, performance e sustentabilidade dos pipelines;
• Administrar bases de dados de acordo com as melhores práticas;
• Interagir com os diferentes papéis do processo de dados e sistemas (analistas, outros engenheiros, cientistas de dados e analistas de negócio);
• Participar da Chapter de Engenheiros de dados, incentivando e promovendo a disseminação da cultura de dados para os colegas e times da nossa operação;
• Manter a documentação necessária das suas entregas;
• Se manter em constante evolução técnica;

• Desejável graduação completa em área quantitativa, como Estatística, Matemática, Engenharias, Ciência da Computação, Análise e Desenvolvimento de Sistemas e afins;
• Pensamento analítico;
• Boa redação, capacidade de síntese e comunicação; Experiência utilizando Apache Spark.;
• Experiência em linguagens de programação tais como: SQL, Python ou Scala;
• Experiência com dados de crédito;
• Desejável conhecimento de Databricks para construção e gerenciamento de pipelines de big data.
• Desejável domínio de técnicas de modelagem de dados para projetar esquemas de dados eficientes.
• Desejável inglês intermediário;
• Desejável conhecimentos de Mercado Financeiro e Crédito