Data Scientist Pleno (Crédito)

Se você tem paixão por inovação e busca trabalhar em um ambiente que promove agilidade, colaboração e desafios, esta pode ser a sua oportunidade!

Para nosso time de Data & AI , buscamos alguém com boa base em Python e SQL, vivência com modelos de risco de crédito e prática com grandes volumes de dados. Para isso, é essencial unir expertise em machine learning e estatística, visão de negócio para traduzir métricas em estratégias de crédito, e produtização e monitoramento de modelos.

Sua missão será construir e evoluir a inteligência preditiva de crédito do Asaas , garantindo que as soluções escalem para grandes volumes transacionais e gerem impacto mensurável para o negócio.

Atuamos com o modelo remoto/home office .

- Atuar em colaboração com os times de Crédito, incluindo as áreas de Política, Análise, Monitoramento e Cobrança, além dos times de Produto de Crédito.

- Conduzir projetos de Data Science com autonomia, desde a definição e recorte do problema com Produto/Operações até a entrega em produção, acompanhando impacto no negócio e evoluções contínuas da solução.

- Gerenciar o ciclo de vida completo dos modelos (experimentação, validação, publicação, monitoramento e iteração), incluindo definição de métricas e rotinas de acompanhamento de data drift e concept drift.

- Realizar estudos, identificar padrões e insights que colaborem para a eficiência da nossa operação de Crédito.

- Desenvolver e manter agentes de inteligência artificial para auxiliar os times de Produto e Negócio na exploração dos dados referentes aos produtos de Crédito.

- Manter-se atualizado(a) em melhores práticas de Data Science aplicada e produtividade em desenvolvimento (incluindo ferramentas de desenvolvimento assistido por IA), avaliando e propondo melhorias que façam sentido para o contexto e qualidade de entrega.

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Machine Learning: Prática em inferência estatística e na aplicação prática de modelos de ML para a resolução de problemas de negócio.

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Manipulação de Big Data: Proficiência em SQL, Python e Spark para processamento, manipulação e análise de grandes conjuntos de dados.

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Produtização de Modelos: Experiência em colocar modelos de machine learning em produção (arquiteturas live e batch) e mantê-los operacionais.

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Risco de Crédito: Familiaridade com modelos preditivos (application, behaviour ou collection), métricas e KPIs de crédito, com foco em cartão de crédito.

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Visão de Negócio: Habilidade para comunicar resultados técnicos de forma clara e traduzir métricas estatísticas em impactos práticos para o negócio.

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Boas Práticas de Código: Familiaridade com práticas de desenvolvimento estruturado e versionamento de código (Git).

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Formação Acadêmica: Graduação completa ou experiência prática equivalente em Ciência da Computação, Engenharia, Estatística, Matemática, Física ou áreas correlatas.

Informações adicionais
Diferenciais

- Experiência com Databricks (Model Serving, Unity Catalog) no desenvolvimento de modelos de Machine Learning.

- Experiência com Databricks (Genie Spaces) na construção de agentes para automatização de rotinas manuais.

- Experiência com outros produtos de crédito como Antecipação de Recebíveis e Empréstimo.

- Atuação no desenvolvimento de modelos de risco de inadimplência e concessão de limite de cartão de crédito.

- Prática com testes de hipótese e melhorias em testes A/B estruturados.

- Experiência com Inferência Causal: Power Analysis, Regressão com controles, Variáveis Instrumentais, métodos Bayesianos.

- Experiência com frameworks de MLOps (especialmente MLFlow e Kedro).

- Familiaridade com AWS.

Modelo de trabalho

- Carga horária de 8h por dia (segunda a sexta-feira)

- Contratação CLT.

Originally posted on Himalayas