Profissionais de análise e ciência de dados são fundamentais para proteger nossos clientes contra riscos associados à fraude nas mais diversas frentes. Nossa equipe busca alguém com habilidades avançadas em estatística, inferência e modelagem matemática.
Descrição do Cargo
Aqui, você trabalhará em uma equipe multidisciplinar composta por times de operações, produto, análise e ciência de dados, desenvolvendo mecanismos que permitam reduzir a possível perda financeira gerada por fraude ou risco de negócio. Além disso, você também analisará continuamente o ciclo de vida do cliente, buscando garantir que o cliente é ele mesmo, prezando pelo bom uso de nossos produtos.
Seu trabalho será essencial para garantir um crescimento seguro, combinando análises profundas e modelagem preditiva para tomar decisões de risco-retorno mais eficientes, sempre buscando a melhor experiência para os bons clientes.
* Analisar e explorar grandes volumes de dados (internos e externos) para descobrir padrões de fraude, identificar vulnerabilidades e gerar insights para novas estratégias de prevenção;
* Desenvolver, implementar e otimizar modelos estatísticos e algoritmos de aprendizado de máquina para prever, detectar e mitigar atividades fraudulentas;
* Formular e validar hipóteses sobre possíveis vetores de ataque, participando da criação e análise de experimentos (como testes A/B) para medir o impacto de novas regras e modelos;
* Identificar e avaliar continuamente os potenciais pontos de melhoria nos processos de KYC e riscos associados a diferentes tipos de atividades de clientes, desenvolvendo estratégias para mitigá-los;
* Formulação de hipóteses sobre possíveis cenários de fraude, condução de experimentos controlados para validar e iterar sobre as estratégias de prevenção;
* Colaborar ativamente com analistas de risco, engenheiros de dados, desenvolvedores e gerentes de produto para construir e integrar soluções de ponta a ponta;
* Acompanhamento contínuo das tendências e padrões de fraude emergentes, adaptando as estratégias conforme necessário.
Habilidades Requeridas
* Experiência prévia em análise / ciência de dados;
* Experiência em times de estratégia / inteligência de prevenção a fraudes ou áreas correlatas;
* Conhecimento consolidado em fundamentos de estatística, inferência e modelagem matemática;
* Habilidade de transformar análises complexas em narrativas claras e acionáveis (data storytelling) para apresentar resultados e auxiliar na tomada de decisão;
* Capaz de desenvolver modelos típicos de machine learning utilizando técnicas de treinamento supervisionado e não supervisionado, com conhecimento de suas etapas (engenharia e seleção de features, análise univariada/bivariada/multivariada, redução de dimensionalidade, feature scaling, balanceamento de dados, tunning de hiperparâmetros, etc.);
* Capaz de utilizar técnicas de avaliação e comparação de modelos;
* Proficiência em Python para análise de dados e modelagem (ex: Pandas, Scikit-learn, XGBoost) e SQL para manipulação de grandes volumes de dados;
Benefícios
Nós oferecemos uma oportunidade única para se juntar a uma equipe inovadora e trabalhar em projetos desafiadores. Além disso, você também terá acesso a recursos e ferramentas avançadas para apoiar seu desenvolvimento profissional.
O Que aumentam suas chances
* Experiência específica com prevenção a fraudes no processo de credenciamento/KYC em adquirentes, fintechs, bancos ou ecommerces;
* Especialização em temas específicos da área de machine learning (redes neurais, NLP, sistemas de recomendação, séries temporais, detecção de anomalias, clusterização, etc.);
* Experiência com ecossistemas de Big Data e plataformas de nuvem (ex: Databricks, Spark, AWS, GCP).