Conheça a estrutura do time de dados da Stone!
Já pensou em trabalhar com um time engajado em fazer a diferença? Munidos de dados e de uma estrutura eficiente de análise dessas informações, buscamos melhoria contínua nos processos para entregar a melhor experiência aos nossos clientes.
No post de hoje, vamos contar o que estamos fazendo na nossa área de dados, quais tecnologias usamos e quais são os valores que sustentam a nossa cultura.
Quer conhecer de perto como funciona o time de dados da Stone? Então, vem com a gente!
Nossa Estrutura
Atualmente, a área de dados da Stone é estruturada em três pilares principais:
- Ciência de dados
- Engenharia de dados
- BI (Business Intelligence)
Vamos conferir os projetos que compõem cada um deles?
Ciência de dados
O time de ciência de dados atua em conjunto com as áreas de engenharia de dados e BI para transformar os dados da empresa em valor para o negócio. E a equipe vem crescendo rapidamente!
Trabalhamos com diferentes linguagens de programação e implementamos técnicas variadas de machine learning nos nossos modelos de crédito. O objetivo aqui é auxiliar no processo de aprovação e concessão de empréstimos, planejamento de ações, monitoramento/gestão da carteira e resultados.
Alguns exemplos de modelo de crédito com os quais trabalhamos são:
- Credit Score: é o nosso score de crédito interno. Ele é fundamental para a aprovação de novos clientes que desejam realizar um empréstimo pela primeira vez ou após algum tempo da quitação do crédito anterior
- Behavior Score: esse modelo analisa e prevê a saúde financeira do cliente. Ele é utilizado para monitoramento de risco da carteira de crédito e para aprovação de novos empréstimos a clientes já ativos
- Perda Esperada: que prediz o prejuízo associado a cada operação de crédito e envolve um conjunto de modelos. Entre eles: LGD (perda por inadimplência, para projetos de recuperação); EAD (valor exposto sobre a dívida); e PD (probabilidade de default)
Outros projetos de ciência de dados aqui da Stone envolvem ainda:
- Análise de sobrevivência: baseada em uma curva de pagamentos e na probabilidade mensal de default
- Modelo de Rentabilidade: ele identifica com quais clientes conseguimos ter a maior rentabilidade, a partir de uma análise de custo de pagamento sobre cada um, considerando juros e valor emprestado
- Modelo de Previsão de Faturamento: prevendo qual deve ser o faturamento do cliente nos próximos meses, esse modelo ajuda a definir a taxa de retenção para pagar o empréstimo e estimar a provisão do saldo daquele cliente
- Collection Scoring: que analisa as chances de recuperação da dívida do cliente
- Modelo de Propensão: que estima qual é o cliente mais propenso a adquirir um crédito
Nosso time desenvolve ainda estudos nos quais aplica diversas técnicas analíticas, simulações e inferências. O objetivo é explorar a grande quantidade de dados disponíveis e desvendar novas oportunidades e formas de uso de dados para aperfeiçoar as decisões em todo o ciclo do produto.
A equipe de Ciência de dados conta atualmente com 6 pessoas, sendo 1 gerente, 4 cientistas de dados e 1 estagiário. A boa notícia é que estamos com mais 5 vagas em aberto para todos os níveis! Candidate-se aqui.
Nossos processos são todos suportados por tecnologia para aliar a eficiência do time às inovações que garantem melhores resultados. Hoje nosso time de engenharia e ciência de dados são experts em:
- Python
- R
- PySpark
- SQL
Outras frentes de ação na área, que envolvem a aplicação de machine learning e IA, são voltadas ao relacionamento e à melhoria contínua da experiência do cliente. Afinal, ele é nossa razão de ser!
Engenharia de dados
Na Stone, contamos com uma estrutura de engenharia de Data Lake que garante a segurança e eficiência dos nossos processos, assim como o desenvolvimento e a implementação de modelos.
Também trabalhamos com motor de ingestão de dados de múltiplas origens, como clouds, API’s, bancos de dados, tópicos, subscriptions, entre outras.
As demais frentes em que nossos engenheiros de dados atuam incluem:
- Motor de Modelos: que envolve esteira de experimentação, treinamento e deploy de modelos
- Catálogo de dados: baseado em governança e data lineage, permitindo um monitoramento mais eficiente das informações
- Integração da plataforma de cobrança: aqui, adotamos os sistemas Cyber e Salesforce
- Motor de geração de leads: para a prospecção de novos clientes
Estamos caminhando para o terceiro e último pilar da estrutura do nosso time de dados. Vem conhecer!
BI
A rotina da equipe de BI (Business Inteligence) da Stone envolve o acompanhamento de cada modelo de crédito por meio de dashboards atualizados. Aqui, os dados baseiam as nossas decisões.
Sabemos da importância de fazer um acompanhamento de perto do negócio. Por isso, utilizamos dashboards e reports de carteira, metas, performance e churn. A partir disso, conseguimos saber os nossos pontos fortes e identificar oportunidades de melhoria, para um crescimento contínuo e orgânico.
Além disso, fazemos a gestão de documentação das métricas e KPI’s para alcançar os melhores resultados.
E claro, como estamos falando de dados, a infraestrutura em cloud é fundamental para o sucesso dos nossos projetos.
Atualmente, ela envolve:
- Políticas de segurança
- Gestão de redes, vpn e firewalls (aws)
- Gestão de ferramentas e serviços aws (todos)
- Gestão de plataforma de código fonte/CI/CD (GitLab)
- Gestão de plataforma de catálogo de dados (amundsen, atlas)
Nossos profissionais de BI têm amplo conhecimento em tecnologia. As linguagens de programação mais utilizadas para suportar os processos do setor são Python e Shell Script.
Agora que você já conhece um pouquinho sobre a estrutura do nosso time de dados, que tal mergulhar na cultura da Stone? É o que vamos fazer a seguir!
Cultura
A Stone nasceu com o propósito de criar um ambiente mais favorável aos empreendedores brasileiros para aproximá-los de seus sonhos e garantir seu protagonismo na gestão do negócio. Para isso, contamos com times alinhados em um mesmo propósito e que compartilhem da nossa cultura.
Alguns princípios que valorizamos e estimulamos nos nossos profissionais são:
- espírito de dono para construir o próprio caminho rumo à liberdade
- trabalho em equipe para ir longe
- rapidez e eficiência em cada ação
- mão na massa
- foco no cliente
- inteligência para alcançar resultados
- evolução com persistência e integridade na forma de agir
Nossos processos seletivos são também uma oportunidade de autoconhecimento e superação de diversos desafios. Desenvolvemos diferentes modelos de testes e dinâmicas para conhecer melhor nossos candidatos e encontrar quem está alinhado ao nosso propósito.
E aí? O que acha de fazer parte desse desafio? Da uma olhada nas nossas vagas nos links abaixo :
Analista de BI SR | Analista de Desenvolvimento de BI
Data Platform Engineer JR | Data Platform Engineer PL |Data Platform Engineer SR | Data scientist Lead | Data Scientist PL | Data Scientist SR
