Resumo: Nossa equipe de estratégia e modelagem da Stone busca alguém para colaborar em projetos que envolvam o uso de ciência de dados para construir defesas contra fraudes no nosso processo de credenciamento (KYC) e ao longo do ciclo de vida do cliente.
Algumas das atividades incluem:
* Analisar grandes volumes de dados internos e externos para descobrir padrões de fraude, identificar vulnerabilidades e gerar insights para novas estratégias de prevenção;
* Desenvolver modelos estatísticos e algoritmos de aprendizado de máquina para detectar atividades fraudulentas;
* Formular hipóteses sobre vetores de ataque e participar da criação de experimentos para medir o impacto de novas regras;
* Identificar pontos de melhoria nos processos de KYC e riscos associados a diferentes tipos de atividades de clientes;
Requisitos:
* Conhecimento avançado em análise de dados e machine learning;
* Habilidades para trabalhar com grandes conjuntos de dados;
* Familiaridade com linguagens de programação como Python ou R;
* Excelente comunicação e habilidades de trabalho em equipe.
Benefícios:
* Oportunidade de trabalhar em projetos inovadores;
* Acesso a ferramentas e tecnologias de ponta;
* Entorno de trabalho dinâmico e colaborativo.