Data

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  • S√£o Paulo, Brazil

Data

Job description

Ol√°! ūüĎč


Você é o tipo de pessoa sensacional que acredita que o segredo para construir um negócio de sucesso é usar dados de forma inteligente? Que com dados prontos para ser consultados de forma fácil e segura é possível criar novas maneiras de ajudar as pessoas?


Se preocupa com equilíbrio entre vida profissional e pessoal, sempre em busca da plenitude em um ambiente onde autonomia é central?


Prazer, somos a Pier! ūüíú


Nós somos uma empresa de tecnologia feita para pessoas que querem compartilhar seus riscos através de uma plataforma digital. 


N√≥s acreditamos em¬†rela√ß√Ķes baseadas em confian√ßa, descomplicadas e transparentes, com¬†clientes¬†e¬†colegas.


N√≥s nascemos do desejo de oferecer¬†uma nova gera√ß√£o de servi√ßos de prote√ß√£o:¬†sem car√™ncia, sem franquia e sem excesso de burocracia, fazendo dessa ind√ļstria centen√°ria¬†confi√°vel¬†de novo!


Vamos construir juntos!!¬†ūüĎ©ūüŹĽ‚ÄćūüíĽ

 

Nós usamos dados para alavancar nosso negócio, por isso é o coração da empresa.


Você atuará com algumas das ferramentas de Data mais avançadas do planeta, com uma equipe de alto nível e com um foco simples e inspirador: ajudar as pessoas a sentirem mais seguras.


Posi√ß√Ķes


Data Engineer

Responsabilidades:

  • Garantir que h√° dados confi√°veis, seguros e f√°ceis de acessar para a companhia tomar as decis√Ķes de neg√≥cio corretas
  • Desenvolver, contratar e manter nossas ferramentas de ingest√£o, organiza√ß√£o e visualiza√ß√£o de dados
  • Criar e manter nosso sistema de aplica√ß√£o de modelos de Machine Learning em produ√ß√£o
  • Ser o guardi√£o das boas pr√°ticas no nosso Data Lake

Data Scientist

Responsabilidades:

  • Capturar novos dados para alimenta√ß√£o de modelos de precifica√ß√£o, segmenta√ß√£o e aquisi√ß√£o de clientes
  • Implementar e garantir boas pr√°ticas na realiza√ß√£o de testes AB em produ√ß√£o
  • Desenvolver e aprimorar nossos modelos de Machine Learning
  • Dar visibilidade aos nossos principais KPIs

Requirements

Data Engineer

  • Experi√™ncia com Data ou Software Engineering
  • Ferramentas AWS voltadas a dados, como Glue, Athena e Redshift
  • Airflow, Luigi ou outros orquestradores de jobs
  • Flu√™ncia em SQL

Plus

  • Experi√™ncia com plataformas de deploy de modelos em produ√ß√£o, como o Uber Michelangelo
  • Testes automatizados e TDD
  • Clean code e design patterns


Data Scientist

  • Experi√™ncia no mercado com Machine Learning com modelos variados
  • Flu√™ncia em SQL

Plus

  • Experi√™ncia com ML voltado a crescimento, como modelos de aquisi√ß√£o, de direcionamento de marketing, ou preven√ß√£o de Churn
  • Modelos Bayesianos
  • Modelos usados diretamente no fluxo do produto