Gerente de Data Science - Indaiatuba/SP

Como Gerente de Data Science, alocado(a) no Banco John Deere, você será responsável por liderar a estratégia, a operação e a evolução das capacidades de dados e analytics, garantindo a entrega de insights acionáveis, modelos analíticos avançados e soluções orientadas a dados que suportem decisões estratégicas do negócio.

Este(a) profissional atuará como ponte entre negócio, tecnologia e dados, liderando times multidisciplinares de analytics, assegurando governança, qualidade, segurança e escalabilidade das plataformas de dados, além de impulsionar uma cultura data-driven dentro da organização.

Principais Responsabilidades

• Liderar e desenvolver o time de Data Science definindo objetivos, acompanhando performance e promovendo evolução técnica e comportamental do time.
• Planejar e supervisionar sistemas, plataformas e pipelines de dados, garantindo integridade, disponibilidade, qualidade e segurança da informação.
• Conduzir análises avançadas, modelagens estatísticas, preditivas e exploratórias, traduzindo dados complexos em insights claros e acionáveis para stakeholders de negócio.
• Atuar como parceiro estratégico das áreas de negócio, entendendo problemas, priorizando demandas e propondo soluções analíticas alinhadas aos objetivos corporativos.
• Definir e evoluir estratégias de reporting, dashboards e indicadores, assegurando padronização, clareza e confiabilidade das informações.
• Garantir aderência a políticas, processos e governança de dados, incluindo compliance, segurança da informação e boas práticas de gestão.
• Contribuir para o planejamento orçamentário, priorização de investimentos e avaliação de retorno das iniciativas de dados e analytics.
• Atuar de forma integrada com times de Tecnologia, Produto e Engenharia, garantindo que soluções analíticas sejam escaláveis, sustentáveis e alinhadas à arquitetura corporativa.

Habilidades Que Você Precisa

• Formação: Graduação em Estatística, Matemática, Engenharia, Ciência da Computação, Economia ou áreas correlatas.
• Experiência: Sólida experiência em gestão de times de analytics/data, com atuação em ambientes complexos e orientados a negócio.
• Conhecimento Técnico: Sólido domínio de análise de dados, modelagem estatística e analytics avançado, com experiência prática em linguagens de programação e automação aplicadas a Data Science, como Python e SQL, além de familiaridade com pipelines de dados, automação de processos analíticos, orquestração de workloads, visualização de dados, governança e plataformas analíticas corporativas. Capacidade de orientar tecnicamente o time e garantir escalabilidade, qualidade e segurança das soluções de dados.
• Experiência comprovada no processo de desenvolvimento, validação e implementação de modelos de Application Credit Scoring, Behavior Scoring e/ou Collection Scoring.
• Proficiência em linguagens como SAS, Python e/ou R para análise e modelagem de dados.
• Experiência com algoritmos de machine learning, incluindo mas não limitado a: regressão logística, árvores de decisão, ensemble models, redes neurais, análise de sobrevivência e etc.
• Sólidos conhecimentos em linguagem SQL e/ou PySpark.
• Colaborar na implementação de modelos em produção, estabelecendo processos de MLOps para monitoramento e manutenção contínua.
• Visão de Negócio: Capacidade de traduzir problemas de negócio em requisitos analíticos e soluções de alto impacto, com foco em geração de valor.

O Que Faz Destacar

• Experiência prévia em instituições financeiras, bancos, fintechs ou ambientes altamente regulados.
• Capacidade de influenciar stakeholders seniores e sustentar decisões baseadas em dados de forma clara e objetiva.
• Vivência em transformação data-driven, construção de cultura analítica e modernização de plataformas de dados.
• Perfil colaborativo, com facilidade para atuar na interseção entre Business, Analytics, Produto e Tecnologia.
• Idioma: Inglês avançado.
• Experiência no desenvolvimento de modelos estatísticos voltados a risco de crédito (PD, LGD e EAD).
• Experiência na plataforma Databricks
• Pós-graduação ou mestrado em Analytics, Data Science ou áreas afins.