Own credit scoring across the customer lifecycle, building and monitoring application and behavioral scorecards that shape underwriting, pricing, and collections decisions for live credit products.
Cientista de Dados Pl.
📜 Description
- Desenvolvimento de modelos preditivos, ciclo completo com criação de target, features e deploy, para aplicação no contexto de Crédito e Cobrança.
- Realizar análises exploratórias, segmentações e estudos ad hoc para identificação de oportunidades e mitigação de riscos.
- Otimização de processos e melhoria contínua dos modelos.
- Interação com times de engenharia e produtos para garantir a escalabilidade das soluções.
- Traduzir demandas de negócio em soluções orientadas por dados.
- Preparar apresentações executivas com recomendações e insights para público técnico e não técnico.
🛠️ Requirements
- Superior completo Estatística, Matemática, Ciência da Computação, Engenharia e áreas correlatas.
- Conhecimento de linguagens de programação (estrutura e lógica): Python, R, SQL.
- Domínio de estatística e ciência de dados aplicada (Modelos de classificação como, Random Forest, XGBoost, LightGBM)e modelos de regressão.
- Conhecimento em conceitos de criação de book de target no universo de riscos e criação de book de covariáveis (feature Engineer e feature Store).
- Experiência em estrutura e manipulação de dados em Spark.
- Conhecimento de gerais de estrutura Cloud (AWS, ou Azure, GCP).
- Experiência com Github.
- Conceitos básicos de LLMs (GPT, Claude, Gemini, Llama) e Conhecimento sobre limitações de modelos (alucinações, contexto e viés).
Full 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. 💛
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Responsibilities
- Desenvolvimento de modelos preditivos, ciclo completo com criação de target, features e deploy, para aplicação no contexto de Crédito e Cobrança.
- Realizar análises exploratórias, segmentações e estudos ad hoc para identificação de oportunidades e mitigação de riscos.
- Otimização de processos e melhoria contínua dos modelos.
- Interação com times de engenharia e produtos para garantir a escalabilidade das soluções.
- Traduzir demandas de negócio em soluções orientadas por dados.
- Preparar apresentações executivas com recomendações e insights para público técnico e não técnico.
Requirements
- Superior completo em: Estatística, Matemática, Ciência da Computação, Engenharia e áreas correlatas.
- Conhecimento de linguagens de programação (estrutura e lógica): Python, R, SQL.
- Domínio de estatística e ciência de dados aplicada (Modelos de classificação como, Random Forest, XGBoost, LightGBM)e modelos de regressão).
- Conhecimento em conceitos de criação de book de target no universo de riscos e criação de book de covariáveis (feature Engineer e feature Store).
- Experiência em estrutura e manipulação de dados em Spark.
- Conhecimento de gerais de estrutura Cloud (AWS, ou Azure, GCP).
- Experiência com Github.
- Conceitos básicos de LLMs (GPT, Claude, Gemini, Llama) e Conhecimento sobre limitações de modelos (alucinações, contexto e viés).
- Noções de Prompt Engineering.
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