O Banco C6 é um banco digital brasileiro que foi fundado em 2018, com o intuito de trazer uma nova maneira de fazer movimentações financeiras.
Ele foi criado por ex-sócios do BTG Pactual, Marcelo Kalim, Leandro Torres e Carlos Fonseca. Após poucos meses após o lançamento do C6 ao mercado, Carlos deixou a empresa.
No ano de 2019, o banco teve a licença de funcionamento concedida pelo Banco Central do Brasil e pôde iniciar as suas operações no Brasil.
A companhia começou seus trabalhos com um investimento de R$500 milhões e, após um ano, recebeu um aporte de R$1,3 bilhão de 40 investidores.
A partir disso, o Banco C6 cresceu consideravelmente e hoje é um dos maiores bancos digitais do país.
Neste mês, a companhia decidiu aumentar o seu time e abriu uma nova vaga de ciência de dados sênior.
Sobre a vaga
Atualmente, o banco C6 conta com diversas posições abertas em áreas como: crédito, cobrança, NLP & Chatbot, CRM & Performance e MLOps.
A empresa aplica os seus conhecimentos de programação, estatística e machine learning para explorar dados e construir soluções que suportem as decisões dos parceiros do negócio.
Para isso, a companhia atua em todas as etapas do processo, desde a concepção da solução junto aos times de negócios até a implantação.
O ambiente de trabalho é extremamente leve e colaborativo, que estimula a autonomia e liberdade, sempre muitos próximos dos times de negócios e com a entrega final em mente.
Suas atividades no Banco C6
- Trabalhar com parceiros de negócios, engenheiros de dados e times de tecnologia para desenvolvimento e deploy de soluções de machine learning como parte dos produtos;
- Analisar dados para validar hipóteses e gerar insights de negócio;
- Manipular dados para treinamento, limpeza e exploração;
- Implementar, testar, fazer deploy, documentar e depurar processos de dados e de machine learning;
- Contribuir com os repositórios de código e documentação da equipe e qualificar a discussão técnica com referências científicas e metodológicas.
Principais requisitos
- Inglês avançado para leitura (artigos técnicos) e escrita (documentação de modelos e APIs);
- Experiência com técnicas de modelagem descritiva e preditiva;
- Experiência na construção de ETL usando SQL;
- Vivência com Python e/ou R para construção de modelos.
