Buscamos alguém para usar ciência de dados e construir barreiras inteligentes contra fraudadores no nosso processo de credenciamento (KYC) e ao longo do ciclo de vida do cliente. Algumas das atividades incluem: Analisar e explorar grandes volumes de dados para descobrir padrões de fraude; Desenvolver modelos estatísticos e algoritmos de aprendizado de máquina para detectar e mitigar atividades fraudulentas; Formular e validar hipóteses sobre possíveis vetores de ataque; Identificar e avaliar continuamente potenciais pontos de melhoria nos processos de KYC e riscos associados a diferentes tipos de atividades de clientes; Colaborar com analistas de risco, engenheiros de dados e desenvolvedores para construir soluções de ponta a ponta; As pessoas ideais têm experiência prévia em análise / ciência de dados e conhecimento consolidado em fundamentos de estatística, inferência e modelagem matemática. Eles devem ser capazes de transformar análises complexas em narrativas claras e acionáveis (data storytelling), além de ter habilidade de utilizar técnicas de avaliação e comparação de modelos. Proficiência em Python e SQL também é necessária.