Cientista de Dados Sênior (Políticas de Crédito)

Sobre esta 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 Políticas de Crédito do Asaas está buscando uma pessoa para atuar como Cientista de Dados Sênior no time de , sendo responsável por executar, de ponta a ponta (end-to-end), o desenho, teste de hipóteses, simulação e otimização das regras de negócio e estratégias ao longo de todo o ciclo de vida do cliente.

Nesta posição, você atuará como um elo analítico fundamental entre a Ciência de Dados e a tomada de decisão de risco, colaborando ativamente com os times de Modelagem, Engenharia, Risco e Produtos. O objetivo central é aplicar modelos analíticos, inteligência artificial e análise de grandes volumes de dados no desenvolvimento de políticas de crédito automatizadas, eficientes e de alto impacto, buscando maximizar a aprovação e o crescimento rentável da carteira sob controle rigoroso do apetite de risco e da inadimplência.
Se interessou pela oportunidade mas não reside em Joinville? Não tem problema, possibilitamos o trabalho remoto/home office.

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Ciência de Dados Aplicada a Políticas (End-to-End):Desenvolver e aplicar técnicas avançadas de análise de dados, otimização e simulação de cenários (backtestingestress testing) para mensurar com precisão o impacto financeiro de alterações nas regras de negócio antes dodeployem produção;

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Evolução do Ciclo de Vida do Cliente:Construir, calibrar e evoluir autonomamente estratégias e regras de decisão para as diferentes etapas do ciclo de vida de crédito (Esteiras de Concessão/Onboarding, Gestão Dinâmica de Limites, Precificação, Manutenção de Base e Cobrança);

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Execução Técnica e Boas Práticas (Playbook & Frameworks):Utilizar e contribuir para a melhoria contínua dosframeworksde simulação de políticas da área, aplicando metodologias rigorosas de teste (A/B, Campeão/Desafiante), modularização de rotinas e estruturas analíticas para apresentações de resultados;

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Monitoramento de Performance e Risco:Acompanhar continuamente o desempenho das réguas e estratégias ativas por meio de métricas chave de negócio e risco (Conversion Rate,Approval Rate,NPL,Overdue,Roll-Rates,LTVeTrade-offde Risco), recomendando ajustes ágeis sempre que identificar desvios em relação aos alvos projetados;

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Inovação, P&D e IA no Fluxo de Trabalho:Aplicar algoritmos de decisão, Aprendizado de Máquina e otimização matemática para evoluir réguas estáticas para estratégias dinâmicas e personalizadas. Incorporar ferramentas de Inteligência Artificial e automação nas rotinas de trabalho diárias para otimizar o tempo de desenvolvimento, desde a validação de hipóteses até o monitoramento em produção;

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Parceria com Stakeholders:Atuar em forte sintonia com as áreas de Risco, Prevenção à Fraude e Finanças, traduzindo análises einsightscomplexos em recomendações técnicas claras e acionáveis para o negócio.

• Experiência sólida e comprovada na estruturação e otimização de estratégias de risco de crédito, atuando hands-on com Ciência de Dados em instituições financeiras, fintechs,bureausde crédito ou consultorias;

• Domínio avançado de linguagens de programação voltadas para análise e ciência de dados;

• Domínio da linguagens e vivência em ambientes de Big Data para extração, limpeza e criação de variáveis analíticas;

• Sólida experiência prática em modelagem preditiva aplicada a políticas, desenho e avaliação de testes A/B, algoritmos de classificação/regressão, otimização restrita e simulações;

• Boa compreensão dos indicadores financeiros e métricas operacionais de crédito (P&L de Crédito,Risk-Adjusted Return,Loss Provision,NPL,LTV, Safras eRoll-Rates).

Informações adicionais
Modelo de Trabalho:

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

• Contratação CLT.

Originally posted on Himalayas