Data Scientist Pleno (Crédito)

Asaas · Remoto · Remote · CLT

Recebendo candidaturas · conferida em 15/10

Ficha da vaga

Modelo
Remoto
Onde aceita
Não informado
Senioridade
Pleno
Salário
Salário não divulgado
Contrato
CLT

Fonte: Gupy · Ver vaga original →

  • analise dados
  • python
  • sql
  • git github
  • statistics

Organizei a descrição em seções com IA. O texto completo da vaga está logo abaixo.

Sobre a vaga

O Asaas busca um(a) Data Scientist Pleno para atuar na construção e evolução da inteligência preditiva de crédito, trabalhando de forma remota com Python, SQL e modelos de risco de crédito.

O que você vai fazer

  • 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.

O que pedem

  • Machine Learning: Prática em inferência estatística e na aplicação prática de modelos de ML para a resolução de problemas de negócio.
  • Manipulação de Big Data: Proficiência em SQL, Python e Spark para processamento, manipulação e análise de grandes conjuntos de dados.
  • Produtização de Modelos: Experiência em colocar modelos de machine learning em produção (arquiteturas live e batch) e mantê-los operacionais.
  • Risco de Crédito: Familiaridade com modelos preditivos (application, behaviour ou collection), métricas e KPIs de crédito, com foco em cartão de crédito.
  • Visão de Negócio: Habilidade para comunicar resultados técnicos de forma clara e traduzir métricas estatísticas em impactos práticos para o negócio.

Descrição completa da vaga

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.Responsabilidades e atribuiçõesAtuar 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.Requisitos e qualificaçõesMachine Learning: Prática em inferência estatística e na aplicação prática de modelos de ML para a resolução de problemas de negócio.Manipulação de Big Data: Proficiência em SQL, Python e Spark para processamento, manipulação e análise de grandes conjuntos de dados.Produtização de Modelos: Experiência em colocar modelos de machine learning em produção (arquiteturas live e batch) e mantê-los operacionais.Risco de Crédito: Familiaridade com modelos preditivos (application, behaviour ou collection), métricas e KPIs de crédito, com foco em cartão de crédito.Visão de Negócio: Habilidade para comunicar resultados técnicos de forma clara e traduzir métricas estatísticas em impactos práticos para o negócio.Boas Práticas de Código: Familiaridade com práticas de desenvolvimento estruturado e versionamento de código (Git).Formação Acadêmica: Graduação completa ou experiência prática equivalente em Ciência da Computação, Engenharia, Estatística, Matemática, Física ou áreas correlatas.

Informações adicionaisDiferenciaisExperiência 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 trabalhoCarga horária de 8h por dia (segunda a sexta-feira)Contratação CLT.

Perguntas e respostas sobre a vaga

Aceita candidatos de onde?
A vaga não diz.
Qual o regime de contratação?
CLT.
É remota?
Sim, é remota.
Informa salário?
Não, a vaga não divulga.

Nenhuma vaga séria cobra para você se candidatar, e eu nunca peço dado bancário dentro de uma candidatura. O plano pago é cobrado só pelo Asaas, meu parceiro de pagamento.

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