Carreiras
Junte-se ao time que está redefinindo o seguro de transportes e frota
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Vagas
Trabalhos a partir de São Paulo, Campinas, Recife, Rio de Janeiro, São Carlos ou São José dos Campos (presencial/híbrido)
A Cargo MGA está contratando Cientistas de Dados para construir, do zero, a camada analítica e preditiva da operação de sinistros. Esta é uma posição recém-criada no mercado, com papel central em como a empresa organiza, analisa e transforma dados em decisões de subscrição, regulação e detecção de fraude. Você trabalhará em colaboração direta com os times de sinistros, subscrição, operações e tecnologia, organizando bases existentes, melhorando sua confiabilidade e desenvolvendo modelos que impactam o resultado técnico do portfólio. A vaga é ideal para quem gosta do ciclo completo de dados: do dado bruto e desorganizado à análise estruturada, aos insights e modelos que mudam, de fato, como a empresa opera.
O que você vai fazer
- Auditar, organizar e documentar fontes de dados de sinistros, subscrição e operações.
- Limpar, estruturar e transformar dados para torná-los acessíveis, confiáveis e escaláveis.
- Projetar e manter pipelines e workflows que sustentam regulação, subscrição e pesquisa.
- Construir, testar e iterar modelos preditivos (severidade, frequência, fraude, recuperação de salvados, risco de rota, comportamento de frota) com dados históricos e em tempo real.
- Trabalhar próximo às áreas de negócio para traduzir iniciativas em soluções analíticas.
- Comunicar achados e resultados de modelos a interlocutores técnicos e não técnicos.
- Estabelecer práticas de qualidade, versionamento, documentação e reprodutibilidade.
O que estamos procurando
- Forte proficiência em Python e/ou R, incluindo pandas, NumPy, scikit-learn.
- Experiência sólida com SQL para consulta, transformação e gestão de dados estruturados.
- Vivência com bases grandes, complexas ou bagunçadas.
- Bom entendimento de estatística, técnicas de modelagem e validação.
- Autonomia para tocar projetos e capacidade de colaborar de perto com pessoas seniores.
- Conforto em trazer estrutura a problemas ambíguos e projetos em evolução.
- Comunicação clara entre áreas técnicas e de negócio.
- Experiência com seguros, sinistros, telemetria veicular, sensoriamento de carga ou detecção de fraude é um diferencial.
Trabalhos a partir de São Paulo, Campinas, Recife, Rio de Janeiro, São Carlos ou São José dos Campos (presencial/híbrido)
A Cargo MGA está contratando Cientistas de Dados para construir, do zero, a camada analítica e preditiva da operação de sinistros. Esta é uma posição recém-criada no mercado, com papel central em como a empresa organiza, analisa e transforma dados em decisões de subscrição, regulação e detecção de fraude. Você trabalhará em colaboração direta com os times de sinistros, subscrição, operações e tecnologia, organizando bases existentes, melhorando sua confiabilidade e desenvolvendo modelos que impactam o resultado técnico do portfólio. A vaga é ideal para quem gosta do ciclo completo de dados: do dado bruto e desorganizado à análise estruturada, aos insights e modelos que mudam, de fato, como a empresa opera.
O que você vai fazer
- Auditar, organizar e documentar fontes de dados de sinistros, subscrição e operações.
- Limpar, estruturar e transformar dados para torná-los acessíveis, confiáveis e escaláveis.
- Projetar e manter pipelines e workflows que sustentam regulação, subscrição e pesquisa.
- Construir, testar e iterar modelos preditivos (severidade, frequência, fraude, recuperação de salvados, risco de rota, comportamento de frota) com dados históricos e em tempo real.
- Trabalhar próximo às áreas de negócio para traduzir iniciativas em soluções analíticas.
- Comunicar achados e resultados de modelos a interlocutores técnicos e não técnicos.
- Estabelecer práticas de qualidade, versionamento, documentação e reprodutibilidade.
O que estamos procurando
- Forte proficiência em Python e/ou R, incluindo pandas, NumPy, scikit-learn.
- Experiência sólida com SQL para consulta, transformação e gestão de dados estruturados.
- Vivência com bases grandes, complexas ou bagunçadas.
- Bom entendimento de estatística, técnicas de modelagem e validação.
- Autonomia para tocar projetos e capacidade de colaborar de perto com pessoas seniores.
- Conforto em trazer estrutura a problemas ambíguos e projetos em evolução.
- Comunicação clara entre áreas técnicas e de negócio.
- Experiência com seguros, sinistros, telemetria veicular, sensoriamento de carga ou detecção de fraude é um diferencial.
Trabalhos a partir de São Paulo, Campinas, Recife, Rio de Janeiro, São Carlos ou São José dos Campos (presencial/híbrido)
A Cargo MGA está contratando Cientistas de Dados para construir, do zero, a camada analítica e preditiva da operação de sinistros. Esta é uma posição recém-criada no mercado, com papel central em como a empresa organiza, analisa e transforma dados em decisões de subscrição, regulação e detecção de fraude. Você trabalhará em colaboração direta com os times de sinistros, subscrição, operações e tecnologia, organizando bases existentes, melhorando sua confiabilidade e desenvolvendo modelos que impactam o resultado técnico do portfólio. A vaga é ideal para quem gosta do ciclo completo de dados: do dado bruto e desorganizado à análise estruturada, aos insights e modelos que mudam, de fato, como a empresa opera.
O que você vai fazer
- Auditar, organizar e documentar fontes de dados de sinistros, subscrição e operações.
- Limpar, estruturar e transformar dados para torná-los acessíveis, confiáveis e escaláveis.
- Projetar e manter pipelines e workflows que sustentam regulação, subscrição e pesquisa.
- Construir, testar e iterar modelos preditivos (severidade, frequência, fraude, recuperação de salvados, risco de rota, comportamento de frota) com dados históricos e em tempo real.
- Trabalhar próximo às áreas de negócio para traduzir iniciativas em soluções analíticas.
- Comunicar achados e resultados de modelos a interlocutores técnicos e não técnicos.
- Estabelecer práticas de qualidade, versionamento, documentação e reprodutibilidade.
O que estamos procurando
- Forte proficiência em Python e/ou R, incluindo pandas, NumPy, scikit-learn.
- Experiência sólida com SQL para consulta, transformação e gestão de dados estruturados.
- Vivência com bases grandes, complexas ou bagunçadas.
- Bom entendimento de estatística, técnicas de modelagem e validação.
- Autonomia para tocar projetos e capacidade de colaborar de perto com pessoas seniores.
- Conforto em trazer estrutura a problemas ambíguos e projetos em evolução.
- Comunicação clara entre áreas técnicas e de negócio.
- Experiência com seguros, sinistros, telemetria veicular, sensoriamento de carga ou detecção de fraude é um diferencial.
Trabalhos a partir de São Paulo, Campinas, Recife, Rio de Janeiro, São Carlos ou São José dos Campos (presencial/híbrido)
A Cargo MGA está contratando Cientistas de Dados para construir, do zero, a camada analítica e preditiva da operação de sinistros. Esta é uma posição recém-criada no mercado, com papel central em como a empresa organiza, analisa e transforma dados em decisões de subscrição, regulação e detecção de fraude. Você trabalhará em colaboração direta com os times de sinistros, subscrição, operações e tecnologia, organizando bases existentes, melhorando sua confiabilidade e desenvolvendo modelos que impactam o resultado técnico do portfólio. A vaga é ideal para quem gosta do ciclo completo de dados: do dado bruto e desorganizado à análise estruturada, aos insights e modelos que mudam, de fato, como a empresa opera.
O que você vai fazer
- Auditar, organizar e documentar fontes de dados de sinistros, subscrição e operações.
- Limpar, estruturar e transformar dados para torná-los acessíveis, confiáveis e escaláveis.
- Projetar e manter pipelines e workflows que sustentam regulação, subscrição e pesquisa.
- Construir, testar e iterar modelos preditivos (severidade, frequência, fraude, recuperação de salvados, risco de rota, comportamento de frota) com dados históricos e em tempo real.
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O que você vai fazer
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- Limpar, estruturar e transformar dados para torná-los acessíveis, confiáveis e escaláveis.
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