Empresa: Educbank
🚀💜 Qual a missão? Apoiar o time de Ciência de Dados do Educbank a transformar dados em decisões de negócio. Você vai trabalhar em análises, modelos e automações que ajudam a melhorar a rentabilidade, criar novos produtos de crédito e acelerar a aquisição de escolas parceiras, aprendendo na prática como dados movem uma fintech. 🚀💜 O que vai fazer no seu dia a dia? • Construir consultas em SQL e tratar bases de dados para análises do time. • Apoiar a construção e manutenção de tabelas analíticas (OBTs) no Databricks, usando SQL e PySpark. • Desenvolver e atualizar dashboards e relatórios de acompanhamento de indicadores (inadimplência, cobrança, crédito, comercial). • Realizar análises exploratórias para responder perguntas de negócio das áreas parceiras. • Apoiar o desenvolvimento, validação e monitoramento de modelos estatísticos e de machine learning. • Investigar a qualidade dos dados e apontar inconsistências nas fontes. • Documentar consultas, tabelas e projetos, mantendo a base de conhecimento do time organizada. • Apresentar resultados de forma clara para pessoas técnicas e não técnicas. 🚀💜 O que o Educbank espera de você? • Cursando graduação em Engenharia, Estatística, Matemática, Economia, Ciência da Computação, Sistemas de Informação ou áreas afins, com formatura prevista à partir de 2028. • Conhecimento em SQL (joins, agregações, funções de janela). • Conhecimento básico em Python para análise de dados (pandas, numpy). • Noções de estatística. • Curiosidade, vontade de aprender e de entender o negócio por trás dos números. • Organização e autonomia para tocar entregas com acompanhamento do time. • Boa comunicação e facilidade para trabalhar em equipe. • Residir em São Paulo/SP para atuação no modelo híbrido e disponibilidade para estagiar 30 horas semanais. 🚀💜 Para ir além: • Experiência com Databricks, Spark/PySpark ou outras plataformas de dados em nuvem. • Conhecimento em ferramentas de visualização (Databricks SQL, Power BI, Metabase ou similares). • Noções de machine learning (scikit-learn, regressão, classificação). • Interesse ou vivência em crédito, risco, cobrança ou mercado financeiro. • Experiência com versionamento de código (Git). • Projetos pessoais, acadêmicos, iniciação científica ou participação em competições de dados. • Inglês intermediário para leitura de documentação técnica.