Cientista de Dados Pleno (Crédito) – Asaas – Home Office

Responsabilidades e atribuições
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.

Requisitos e qualificações
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.
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.

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