Senior Data Scientist

Dock Group; Barueri; On-site; BRL 240,000 - 340,000; Full time

Job summary

A Dock Group está contratando um Senior Data Scientist para atuação no time de Risco e Crédito em Barueri. O escolhido irá desenvolver modelos robustos com GBDT (XGBoost/LightGBM), calibrar métricas de desempenho e traduzir resultados em impactos financeiros reais.

Você liderará pilotos, backtests com cortes temporais e garantirá conformidade com regulações (LGPD). Requer experiência sólida em dados financeiros, Pix e crédito, com fortes habilidades em Python e SQL.

Qualifications

• 5+ anos modelando riscos de fraude ou crédito em produção.
• Domínio de árvores de decisão e modelos de base (GBDT).
• Calibração de métricas como AUPRC e estabilidade de features.

Responsibilities

• Construir baselines fortes para fraude, crédito e Pix.
• Definir rótulos complexos, janelas de censura e maturidade de modelos.
• Traduzir métricas do modelo em impactos financeiros e custos de alertas.

Skills

Fraude e Crédito

GBDT / XGBoost / LightGBM

Calibração de métricas

Python

SQL

Análise de dados

Comunicação

Tools

Databricks

MLflow

Job description

• Empregos para Senior data scientist - Barueri

Descrição Do Trabalho

Quem é a Dock?
Há mais de 20 anos, cumprimos a missão de democratizar o acesso a serviços financeiros, tornando experiências financeiras mais simples e acessíveis. Somos um time de pessoas obstinadas, que acreditam na tecnologia e nos serviços como os principais facilitadores para a evolução de nossos clientes e a transformação do papel das finanças. Atuando em 11 localidades pela América Latina, trabalhamos sob o propósito de desmaterializar o universo financeiro para impulsionar a sociedade.

Como é o nosso time de Risco e Crédito?
Você fará parte de um time que atua como o adversário honesto dos nossos modelos de fundação. Nossa missão é desenhar as políticas de decisão e criar baselines tão fortes que desafiem novos modelos a valerem o investimento. Aqui, traduzimos ganhos estatísticos em valor real de negócio, operando em um ambiente rigoroso e regulado.

E o dia a dia, como será? Buscamos por talentos inigualáveis para nos ajudar a espalhar o poder financeiro! Nesta função, você irá:

Construir Baselines Fortes: Criar modelos robustos (como GBDT com ótimas features e calibração) para áreas de fraude, crédito e Pix, avaliados estrategicamente por orçamento de alertas.

Desenhar Parâmetros Precisos: Definir rótulos complexos (inadimplência, chargeback, fraude confirmada), janelas de censura e maturidade, usando análise de sobrevivência quando aplicável.

Traduzir Estatística em Reais: Converter métricas do modelo para o impacto financeiro, calculando o custo de falsos positivos/negativos, definindo o ponto de corte ideal e alocando o orçamento de alertas.

Liderar Pilotos e Backtests: Projetar validações com rigor máximo, assegurando o uso adequado de cortes temporais e acompanhando métricas de estabilidade populacional (PSI).

Apoiar a Governança e Regulação: Garantir validações consistentes com regulações do setor (como a CMN 4.557) e fornecer rastreabilidade para trilhas de auditoria exigidas pela LGPD.

Desafiar Modelos de Fundação: Comparar, dentro do mesmo protocolo, os resultados do modelo de fundação com os seus baselines, relatando ganhos e perdas com extrema honestidade científica.

O que esperamos de você?

5+ anos modelando riscos de fraude ou crédito em ambientes de produção.

Domínio absoluto sobre árvores de decisão e GBDT (XGBoost, LightGBM), técnicas de calibração, AUPRC e métricas de estabilidade de features.

Fortes habilidades de programação analítica em Python e SQL.

Excelente comunicação para traduzir a ciência de dados em decisões claras para comitês de crédito, áreas de produto e risco.

Maturidade científica: não confiar em backtests sem corte temporal e sempre apresentar um modelo simples de referência (como o chute da taxa média) nas suas análises.

É desejável que você tenha:

Vivência aprofundada com os domínios de Pix, cartões de crédito e adquirência.

Experiência consolidada com credit scoring dentro de ambientes altamente regulados (Basileia, IFRS 9, CMN 4.557).

Conhecimentos práticos em Uplift modeling e inferência causal.

Experiência de uso das ferramentas Databricks e MLflow.

E quais são os benefícios?