**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.