Espec. Cientista de Dados I

PagSeguro; São Paulo; Presencial; BRL 180 000 - 320 000; Tempo integral

Resumo da oferta

A PagSeguro, através do PagBank, busca profissionais para liderar Analytics e ML aplicados a risco (crédito, fraude, PLD e cobrança). Você conectará dados e modelos à estratégia do negócio e atuará como referência técnica em modelagem preditiva e engenharia de dados.

Liderará projetos de modelagem, desenvolverá variáveis e modelos preditivos, criará frameworks de desenvolvimento/monitoramento e traduzirá problemas de negócio em soluções analíticas, em parceria com stakeholders.

Qualificações

• Superior completo em Estatística, Matemática, Ciências da Computação, Engenharia ou áreas correlatas.
• Experiência avançada com Python, SQL e Spark, incluindo arquitetura de código, paralelização, otimização de performance e automações.
• Experiência com arquitetura e esteira de Machine Learning em larga escala (MLOps, Engenharia de Dados aplicada a ML e Feature Store).
• Experiência avançada com criação de book de target e book de covariáveis no universo de riscos (Feature Engineering e Feature Store).
• Experiência avançada com Machine Learning aplicado a risco de crédito, fraude, PLD e cobrança.
• Experiência com técnicas avançadas de Deep Learning, Machine Learning e Inteligência Artificial.
• Experiência com estratégias de mitigação de risco e previsão de comportamento de clientes a longo prazo.
• Conhecimento em GitHub.

Responsabilidades

• Liderar soluções avançadas de Analytics e ML aplicadas a risco (crédito, fraude, PLD e cobrança).
• Pesquisar e propor novas abordagens analíticas.
• Atuar como referência técnica em modelagem preditiva e engenharia de dados.
• Liderar tecnicamente projetos estratégicos de modelagem e Advanced Analytics.
• Desenvolver variáveis e modelos preditivos avançados para crédito, fraude e cobrança.
• Construir frameworks e boas práticas para desenvolvimento e monitoramento de variáveis e modelos.
• Traduzir problemas de negócio em soluções analíticas, atuando próximo a stakeholders.
• Contribuir em estudos de negócio, testes de hipóteses e iniciativas de IA e Machine Learning.

Conhecimentos

Python

SQL

Spark

MLOps

Feature Store

Risk Modeling

Deep Learning

Data Engineering

GitHub

Machine Learning

AI

Customer Behavior

Formação académica

Estatística

Matemática

Ciências da Computação

Engenharia

Ferramentas

GitHub

Descrição da oferta de emprego

Job description

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!

Main responsibilities

• Liderar e evoluir soluções avançadas de Analytics e Machine Learning aplicadas a risco (crédito, fraude, PLD e cobrança), conectando dados e modelos à estratégia do negócio.
• Pesquisar e propor novas abordagens e metodologias analíticas.
• Atuar como referência técnica em modelagem preditiva e engenharia de dados.
• Liderar tecnicamente projetos estratégicos de modelagem e Advanced Analytics.
• Desenvolver variáveis e modelos preditivos avançados para crédito, fraude e cobrança.
• Construir frameworks e boas práticas para desenvolvimento e monitoramento de variáveis e modelos.
• Traduzir problemas de negócio em soluções analíticas, atuando próximo a stakeholders.
• Contribuir em estudos de negócio, testes de hipóteses e iniciativas de IA e Machine Learning.

Requirements and skills

• Superior completo em Estatística, Matemática, Ciências da Computação, Engenharia ou áreas correlatas.
• Experiência avançada com Python, SQL e Spark, incluindo arquitetura de código, paralelização, otimização de performance e automações.
• Experiência com arquitetura e esteira de Machine Learning em larga escala (MLOps, Engenharia de Dados aplicada a ML e Feature Store).
• Experiência avançada com criação de book de target e book de covariáveis no universo de riscos (Feature Engineering e Feature Store).
• Experiência avançada com Machine Learning aplicado a risco de crédito, fraude, PLD e cobrança.
• Experiência com técnicas avançadas de Deep Learning, Machine Learning e Inteligência Artificial.
• Experiência com estratégias de mitigação de risco e previsão de comportamento de clientes a longo prazo.
• Conhecimento em GitHub.

Additional information

Diferenciais:

• Experiência com riscos ou áreas correlatas.