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Cientista de Dados Especialista (Modelagem de Crédito)



Descrição da vaga

Se você tem paixão por inovação e busca trabalhar em um ambiente ágil, colaborativo e desafiador, esta pode ser a sua oportunidade!

O time de Modelagem de Crédito do Asaas está buscando uma pessoa para atuar como Cientista de Dados Especialista e referência técnica, liderando do início ao fim a concepção, desenvolvimento, validação, deploy e monitoramento de modelos estatísticos e de machine learning para todas as etapas do ciclo de vida do cliente.

Nesta posição, você será o centro de inteligência analítica do Crédito, trabalhando em estreita colaboração com o time de Políticas e Produtos para transformar grandes volumes de dados em modelos de alta precisão. O objetivo central é elevar a capacidade preditiva da operação, otimizando a relação entre risco e retorno e garantindo alta acurácia na tomada de decisão.

Responsabilidades e atribuições

  • Desenvolver e manter o playbook técnico e os pipelines de desenvolvimento de modelos da área, padronizando metodologias, funções reutilizáveis, critérios de validação e outputs estruturados para apresentações executivas e técnicas de resultados, garantindo máxima eficiência, reprodutibilidade e conformidade com os requisitos técnicos;
  • Liderar a criação, calibração e evolução de modelos preditivos para todo o ciclo de vida de crédito (Application, Behavior, Collection, Early Warning, PD, LGD e EAD);
  • Acompanhar todas as fases: desde a extração e manipulação de dados (feature engineering), definição da metodologia, validação, até o acompanhamento do deploy e implementação junto à equipe de engenharia/TI;
  • Avaliar continuamente a performance e a estabilidade dos modelos em produção utilizando métricas como Gini, KS e PSI (Population Stability Index) propondo recalibrações ou substituições quando necessário. Elaborar e manter atualizada a documentação técnica dos modelos (Model Documentation/Dossiê do Modelo), garantindo auditabilidade, reprodutibilidade e conformidade com as diretrizes do negócio e órgãos reguladores;
  • Explorar, testar e implementar novas técnicas estatísticas, algoritmos de Machine Learning e fontes de dados alternativas para maximizar o poder de separação dos modelos;
  • Atuar como parceiro estratégico das áreas de Políticas, Risco e Prevenção à Fraude, fornecendo insumos analíticos, curvas de risco e simulações para embasar a tomada de decisão executiva.

Requisitos e qualificações

  • Experiência consistente e comprovada na construção e homologação de modelos de risco de crédito em instituições financeiras, fintechs, bureaus de crédito ou consultorias especializadas;
  • Domínio avançado em linguagens de programação voltadas para análise de dados e modelagem;
  • Forte domínio de linguagens para manipulação e extração de grandes volumes de dados (Big Data), dados estruturados e não-estruturados;
  • Sólido conhecimento teórico e experiência prática com técnicas avançadas de Machine Learning / Deep Learning, regressão logística, árvores de decisão e técnicas de validação/amostragem. Familiaridade com frameworks de explicabilidade de modelos de caixa-preta (SHAP, LIME);
  • Compreensão profunda do ciclo de crédito, métricas fundamentais de risco, impacto das soluções desenvolvidas em todo o ciclo;
  • Visão estratégica global para identificar, estruturar e expandir o uso de Inteligência Artificial em todo o fluxo de trabalho do time, otimizando desde a ideação e gestão de projetos até a execução técnica das entregas analíticas.

Informações adicionais

Modelo de Trabalho:

  • Carga horária de 8h por dia (segunda a sexta-feira);
  • Contratação CLT.

Etapas do processo

  1. Etapa 1: Cadastro
  2. Etapa 2: Aguarde as próximas etapas
  3. Etapa 3: Entrevista com Talent Acquisition
  4. Etapa 4: Análise Reputacional e de Conflitos
  5. Etapa 5: Entrevista Técnica + Case
  6. Etapa 6: Carta Proposta
  7. Etapa 7: Dados Pré-Admissionais
  8. Etapa 8: Contratação

Aqui, evoluir é um verbo que se conjuga no plural

Em 2010, Piero e Diego Contezini perceberam que cobrar era um processo manual e trabalhoso. O Asaas nasceu para resolver esse problema. Hoje, é uma plataforma financeira e operacional que automatiza cobranças, pagamentos e rotinas de gestão para mais de 300 mil clientes, de autônomos e MEIs a grandes negócios.

O nome faz referência a SaaS, sigla de Software as a Service, e soa como “asas” por um motivo: a ambição sempre foi ajudar quem empreende a ir mais longe. Fomos a primeira instituição de pagamento de Santa Catarina autorizada pelo Banco Central e, em 16 anos, o propósito segue o mesmo: acelerar a evolução dos negócios.

Quem gera valor para essas empresas todos os dias, por meio da automação e da integração de tecnologias, é a nossa tripulação, como chamamos o time: mais de 1.400 pessoas de diferentes estados do Brasil.