Cientista de Dados Pl.

Sobre a oportunidade

Quando você pensa em carreira, o que vem à sua mente? Propósito? Colaboração? Ser protagonista para fazer a diferença? No PagBank temos tudo isso e muito mais. 💛Estamos em busca de pessoas que vistam a camisa com orgulho. Gente com vontade de facilitar a vida financeira das pessoas e impulsionar negócios!Tá a fim de uma carreira que rende mais? Confira essa oportunidade e #VemProPags!Responsabilidades e atribuiçõesDesenvolvimento de modelos preditivos para prevenção de fraudes, PLD, crédito e cobrança.Implementação e monitoramento de modelos em produção.Otimização de processos e melhoria contínua dos modelos.Interação com times de engenharia e produtos para garantir a escalabilidade das soluções.Inicio de domínio, e média maturidade de mapeamento, de conhecimento de negócio e conexão  com soluções de Data Science.Requisitos e qualificações
Superior completo  Estatística, Matemática, Ciência da Computação, Engenharia e áreas correlatas.

Conhecimento Avançado de linguagens de programação (estrutura e lógica): Python, R, SQL.
Domínio de estatística  e ciência de dados aplicada (Modelos de classificação e Preditivos).
Conhecimentos em Machine Learning aplicado a riscos.
Conhecimento  em criação de book de target no universo de riscos e criação de book de covariáveis (feature Engineer e feature Store).
Conhecimento de monitoramento de modelos de Machine Learning.
 Experiência em estrutura e manipulação de dados. Conhecimentos na utilização de Spark para manipulçaoes bigdata.
Conhecimento de gerais de  estrutura Cloud (AWS, ou Azure, GCP).Experiência com Github.Construção de modelos de classificação mais avançados (ex.: Random Forest, Gradient Boosting Machines (GBM), XGBoost, LightGBM).Implementação de modelos de time series para previsão de inadimplência ou comportamento de crédito ao longo do tempo.Uso de técnicas de feature engineering e tuning de hiperparâmetros para otimização de modelos.Experiência em técnicas de detecção de anomalias para identificar fraudes ou comportamentos atípicos.Construção de modelos de análise de risco de crédito mais complexos, incluindo a construção de scorecards de crédito utilizando métodos estatísticos e machine learning.Conhecimento em modelos de previsão de cobrança e análise preditiva.Conceitos básicos de LLMs (GPT, Claude, Gemini, Llama).Noções de Prompt Engineering.Conhecimento sobre limitações de modelos (alucinações, contexto e viés).Conhecimento básico de Embeddings.Conhecimento básico de RAG.
Informações adicionaisModelagem de probabilidade de inadimplência utilizando técnicas de machine learning.Desenvolvimento de modelos para detecção de fraude em transações financeiras (ex.: análise de padrões de transações para identificar atividades suspeitas).Implementação de modelos para monitoramento de conformidade com regulamentos de PLD (identificação de transações suspeitas e clientes de risco).Apoio no desenvolvimento de modelos para estratégias de cobrança preditiva, determinando as melhores abordagens com base no risco de pagamento.

Local de trabalho

São Paulo - SP

Antes de se candidatar

Confira no endereço oficial da candidatura os requisitos, prazos, etapas e condições do processo seletivo. A Agência Sertão organiza os dados da oportunidade para facilitar a consulta, mas a seleção e a contratação são conduzidas pela organização responsável.

Plataforma de origem: Gupy · Ver anúncio original