Acreditamos no sonho de construir o melhor grupo segurador e valorizamos a colaboração, a solução de problemas com criatividade e transparência, de forma que isso reflita em nossos produtos, serviços, e novas parcerias que estabelecemos.
Local
São Paulo - SP
Híbrido
Responsabilidades
- Desenvolver, treinar e validar modelos preditivos e prescritivos utilizando algoritmos de Machine Learning e técnicas estatísticas para operações e sinistros
- Criar e evoluir pipelines de dados utilizando serviços AWS, com dados estruturados e escaláveis
- Realizar análises exploratórias de dados (EDA) para identificação de padrões, oportunidades e tendências
- Tratar, limpar e preparar grandes volumes de dados de múltiplas fontes (bases de sinistros, apólices, histórico de indenizações, laudos, imagens e dados externos)
- Implementar soluções de análise e modelos em produção usando ferramentas AWS
- Construir e acompanhar métricas de performance para avaliação dos modelos implementados
- Realizar estudos estatísticos, simulações e testes de hipótese para resolução de problemas de negócio
- Documentar processos, modelos e metodologias desenvolvidas
- Contribuir para melhoria contínua de políticas, padrões, governança e qualidade dos dados
Requisitos
- Graduação em Ciência de Dados, Estatística ou áreas correlatas
- Experiência prévia com seguros
- Domínio avançado de Python com experiência prática nas principais bibliotecas do ecossistema analítico (Pandas, NumPy, Scikit-learn, Matplotlib e Seaborn)
- Proficiência em SQL avançado, incluindo modelagem de datasets complexos, otimização de consultas e manipulação de bases volumosas relacionadas ao ciclo de sinistros
- Fundamentos sólidos em estatística e machine learning, contemplando técnicas supervisionadas e não supervisionadas, regressão, classificação, avaliação de modelos e engenharia de features
- Experiência comprovada com AWS, incluindo: S3 (Data Lake e armazenamento de datasets) Athena ou Redshift (consulta e análise de grandes volumes de dados) Glue (ETL, catalogação e orquestração) Lambda (execução serverless) SageMaker (treinamento, deploy, registro e monitoramento de modelos) CloudWatch (observabilidade e métricas)
- Vivência com construção de pipelines de dados e deploy de modelos em ambiente de nuvem
- Experiência com Git e práticas de versionamento profissional, além de conteinerização com Docker
- Capacidade de traduzir análises técnicas e resultados de modelos em recomendações claras e aplicáveis, especialmente para áreas de operações de sinistros
Diferenciais
- Experiência prévia com Data Lake, Data Warehouse e arquiteturas de dados modernas
- Vivência em projetos de IA Generativa e LLMs, incluindo adaptação e fine-tuning
- Conhecimento em NLP, visão computacional, MLOps (monitoramento, experiment tracking, model registry) e práticas completas de CI/CD para modelos
- Familiaridade com ferramentas de visualização e storytelling de dados (Power BI, Tableau, Looker)
Benefícios
- Jornada diária com horários flexíveis
- Assistência médica
- Assistência odontológica
- Wellhub (Gympass)
- Vale-transporte ou fretado
- Vale-refeição
- Vale-alimentação
- Previdência privada
- PLR
- Day off no mês de aniversário
- Desconto em produtos do Grupo HDI
- Auxílio babá ou creche
- Seguro de vida
Processo seletivo
- Cadastro
- Entrevista com RH
- Pesquisa sobre tendência comportamental
- PI
- Entrevista com Gestor
- Contratação
Sobre a empresa
Acreditamos no sonho de construir o melhor grupo segurador e valorizamos a colaboração, a solução de problemas com criatividade e transparência, de forma que isso reflita em nossos produtos, serviços, e novas parcerias que estabelecemos.
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