Philip Morris está a recrutar Especialista em Dados Financeiros

A Philip Morris International é a empresa líder mundial de tabaco, com seis das 15 marcas e produtos internacionais mais vendidos em mais de 180 mercados.

Além do fabrico e venda de cigarros, incluindo a marca Marlboro, marca de cigarros global número um, e outros produtos de tabaco, a Philip Morris International está envolvida no desenvolvimento e comercialização de Produtos de Risco Reduzido (“RRPs”).

Em 2010, sua participação no mercado internacional de cigarros, excluindo os Estados Unidos, era de 16% e excluindo a China e os Estados Unidos era de 27,6%. O seu centro de operações está localizado em Lausanne, Suíça.

É proprietária da empresa portuguesa Tabaqueira desde 1997. A Tabaqueira, empresa industrial de tabacos, com fábrica e sede em Albarraque, Concelho de Sintra, é a única empresa de tabacos em Portugal continental.

Oferta – Finance Data Scientist – Sintra, Lisboa

Atua na interseção de analítica avançada, conhecimento especializado em finanças e tomada de decisões de negócio.

A função concentra-se na conceção, desenvolvimento, manutenção e melhoria de soluções de relatórios financeiros orientadas por machine learning, traduzindo conceitos analíticos complexos em insights financeiros claros, fiáveis ​​e transparentes para as partes interessadas do negócio.

Responsabilidades

• Atuar como Cientista de Dados na área de Finanças, aplicando técnicas avançadas de análise e machine learning a soluções de reporting financeiro;
• Traduzir os requisitos de negócio e finanças em casos de utilização técnicos completos, modelos de dados e soluções analíticas, incluindo o desenvolvimento de novos casos de utilização de análise e aprendizagem automática;
• Entregar resultados de ciência de dados de alta qualidade, alinhados com os padrões acordados, fornecendo insights claros, interpretação e contexto de negócio para gerar confiança nas soluções analíticas;
• Manter, melhorar e atualizar painéis de BI (por exemplo, Power BI) com tecnologia de aprendizagem automática, incluindo previsão de volume e projeções financeiras;
• Trabalhar em estreita colaboração com as partes interessadas da área Financeira, explicando conceitos técnicos complexos numa linguagem clara e acessível ao negócio para permitir a tomada de decisões orientada por dados;
• Apoiar os processos de governação e garantia de qualidade para as soluções analíticas utilizadas nos relatórios financeiros;
• Colaborar eficazmente com a equipa de Soluções de Reporting Financeiro e em iniciativas multifuncionais que abrangem Finanças, Análise Avançada, TI e plataformas de Dados;
• Demonstrar fortes capacidades de resolução de problemas, colaboração e pensamento crítico, contribuindo para a transformação da empresa através da motivação, transparência, confiança e um propósito partilhado.

Requisitos

• Formação em Ciência de Dados, Matemática Aplicada, Finanças (com forte experiência em análise/programação) ou área relacionada;
• Sólidas competências de programação em Python e SQL, com experiência em controlo de versões de software (Git) e práticas de teste (testes unitários e de integração);
• Base sólida em estatística e probabilidade, com experiência prática na aplicação de métodos essenciais de ciência de dados, incluindo classificação, regressão, agrupamento e ranking;
• Fortes competências em gestão e manipulação de dados, incluindo o manuseamento de grandes conjuntos de dados e a limpeza de dados utilizando bibliotecas Python como pandas, numpy, scipy e ferramentas relacionadas;
• Experiência com ferramentas de BI (por exemplo, Power BI), particularmente dashboards baseados em machine learning ou analítica avançada (Power BI é uma grande mais-valia);
• Experiência com Snowflake, incluindo a criação de pipelines de ingestão de dados (grande diferencial);
• Experiência comprovada como Cientista de Dados em Finanças ou num domínio crítico para o negócio, com fortes conhecimentos de finanças PMI e compreensão de conceitos de planeamento financeiro, controlo e reporting (grande vantagem);
• Excelentes capacidades de comunicação e colaboração, com capacidade de explicar claramente soluções e premissas técnicas a partes interessadas não técnicas, apresentar insights de forma estruturada e trabalhar eficazmente em equipas multifuncionais e globais;
• Forte sentido de responsabilidade, com atenção à qualidade, consistência, fiabilidade e credibilidade dos resultados analíticos.