Analista de Estratégia e Prevenção a Fraude Pl. (Analytics)

PagSeguro; São Paulo; On-site; BRL 134,000 - 246,000; Full time

Job summary

A PagSeguro busca profissional de dados para atuar na modelagem e análise avançada de dados para identificar padrões de fraude, apoiando decisões de risco.

Você trabalhará com equipes de negócio e tecnologia, desenvolvendo soluções analíticas e modelos de classificação para prevenção de perdas e melhoria de elegibilidade.

É esperado formação superior em áreas quantitativas, domínio de Python e SQL, e experiência com grandes volumes de dados.

Qualifications

• Graduação completa em áreas quantitativas.
• Sólida base em estatística, ML e análise de dados.
• Experiência com grandes volumes de dados e resolução de problemas complexos sem respostas pré-definidas.
• Domínio de Python e SQL.

Responsibilities

• Modelar e analisar dados para identificar padrões de fraude.
• Desenvolver soluções analíticas e estudos para suportar decisões de risco.
• Apoiar definição e evolução de políticas de elegibilidade e estratégias antifraude.
• Gerar insights que impactem perdas, aprovação e eficiência operacional.
• Trabalhar com áreas de negócio e tecnologia para implementação de soluções baseadas em dados.

Skills

Python

SQL

Estatística

Machine Learning

Análise de Dados

Modelos de Classificação

Education

Graduação em áreas quantitativas

Tools

Python

SQL

Job description

Job description

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Main responsibilities

• Atuar na modelagem e análise avançada de dados para identificação de padrões complexos de fraude.
• Desenvolver soluções analíticas e estudos estruturados para suporte à tomada de decisão em risco.
• Apoiar a definição e evolução de políticas de elegibilidade e estratégias antifraude.
• Gerar insights que impactem indicadores de perdas, aprovação e eficiência operacional.
• Trabalhar em parceria com áreas de negócio e tecnologia para implementação de soluções baseadas em dados.

Requirements and skills

• Ensino superior completo em áreas quantitativas, como Estatística, Matemática, Física, Ciência da Computação, Engenharia ou áreas correlatas.
• Base sólida em estatística, machine learning e análise de dados.
• Experiência prática com grandes volumes de dados e resolução de problemas complexos, sem respostas pré-definidas.
• Domínio de Python e SQL.
• Experiência na construção e aplicação de modelos de classificação, segmentação ou detecção de anomalias.
• Capacidade de traduzir problemas de negócio em problemas analíticos estruturados.
• Conforto para atuar em ambientes dinâmicos, com ambiguidade e tomada de decisão orientada a dados.