Overview

RESPONSABILIDADES E ATRIBUIÇÕES

A área de Cobrança Estratégica tem como principal objetivo maximizar o Lifetime Value (LTV) de cada um dos nossos alunos.

Isso significa muito mais do que simplesmente determinar uma política de cobrança que maximize o caixa da companhia.

Nós precisamos entender quem é o nosso aluno (cliente) e quais são as suas limitações financeiras, para podermos propor um caminho no qual ele consiga atingir seu sonho de estudar e se formar, de maneira rentável para a companhia, mas sustentável para o aluno.

Somos um time de clima descontraído e informal, com o objetivo de dominar as regras de negócio e auxiliar na tomada de decisão da companhia, principalmente por meio de dados.

Nosso time ágil é composto por Cientistas e Analistas de Dados.

  • Você deverá atuar em projetos e entregas relacionadas aos alunos inadimplentes, na estratégia de sua recuperação financeira e permanência nos estudos.
  • Você irá colaborar na transformação de problemas e hipóteses subjetivas em análises e testes estatísticos.
  • Construir modelos de predição/classificação que direcionem o melhor caminho a seguir.

REQUISITOS E QUALIFICAÇÕES

  • Python (Jupyter Notebooks)
  • Saber, de forma clara e concisa, traduzir o problema de negócio, em termos passíveis de ser tratado com dados;
  • Data Wrangling: realizar a obtenção, seleção, transformação e validação dos dados corretos para atacar tal problema desenhado;
  • Entender a melhor forma de explorar os dados, buscando sempre trabalhar com hipóteses, previsões, inferências, experimentos e medições;
  • Machine Learning: criar modelos que são capazes de prever, classificar, estimar e priorizar eventos (saber interpretar o resultado, é primordial);
  • Construir visões gráficas dos resultados encontrados, que facilitem o entendimento das áreas não versadas, e corroborem as decisões de negócio tomadas.
  • Ter alguma formação tradicional na área é interessante, mas também aceitamos autodidatas (indepentende, haverão testes).
  • Desejável: Conhecimento em IA e novas tecnologias.
  • Desejavel: Ter trabalhado com SageMaker e S3 (AWS);
  • Desejável: Saber operar banco de dados relacional e queries (SQL);
  • Background em área de cobrança seria um diferencial.

Benefícios

  • Participação nos Lucros;
  • Assistência Médica; Assistência Odontológica;
  • Vale-Refeição;
  • Seguro de Vida;
  • Gympass;
  • Bolsa graduação/pós-graduação;
  • Day off de aniversário;