Vaga de Estágio em Modelagem de Dados e Políticas de Crédito em São Paulo - SP - GERU

Nascemos em 2015 com um propósito bem definido: ajudar pessoas. Temos a missão de levar crédito rápido, justo e descomplicado a milhões de brasileiros. Com isso, estamos fazendo uma revolução! A gente põe a mão na massa para entregar projetos que fujam do tradicional. Não queremos ser iguais os bancos, pelo contrário, somos uma alternativa financeira que combina tecnologia de ponta e humanização de processos para oferecer crédito justo. E como fazemos isso? Pensando diferente! Nossa cultura proporciona debates, sugestões e uma visão transparente de como organizamos nossas ações na hora de atacar alguma tarefa ou acelerar algum projeto. Tudo isso de forma simples, clara e honesta. Mas, como é o ambiente da Geru? Já pensou em trabalhar em uma balada? Mas, calma, não é como DJ. Nossa estrutura é uma antiga balada de São Paulo. Esse charme dá ao nosso escritório um estilo único. E sobre o pessoal: nosso Time é diversificado! Temos em nossos valores o claro posicionamento de que somos uma empresa aberta a novas ideias e culturas. São mais de 140 colaboradores livres de preconceitos e repletos de respeito as diversas individualidades.

Apoiar o desenvolvimento de modelos preditivos que serão insumos para a tomada de decisão das áreas de crédito, cobrança, marketing, UX, entre outras; Auxiliar pesquisas para compreender as causas dos principais problemas de negócios e propor soluções data-driven no contexto das fintechs de crédito; Explorar os diversos conjuntos de informações disponíveis para determinar fraquezas escondidas, tendências e oportunidades de negócios; Auxiliar no desenvolvimento das principais políticas de crédito da empresa; Participar da proposição de novas estratégias de negócio no mercado de fintechs brasileiras; Estudos de benchmarking voltados para a melhora da rentabilidade do portfólio.

Conhecimento em programação, em especial Python e SQL; Conhecimento teórico em técnicas de machine learning (clustering, random forest, lightgbm, artificial neural networks, entre outros) e suas aplicações; Conhecimento de técnicas de estatística (regressão, propriedades de distribuição, testes estatísticos) e seus usos; Boa comunicação verbal e escrita; Colaboração e proatividade.