Cientista de Dados Sênior (Fraud Intelligence) - Afirmativa para PcDs
Team: Security
Location: Remoto
Commitment: CLT
Workplace Type: remote
Responsabilidades e Atribuições
- Desenvolvimento de Modelos de Detecção de Fraudes: Participar do ciclo completo de desenvolvimento dos modelos de detecção, desde a concepção e delineamento técnico (definição de público, amostras, períodos de análise) até a implementação, documentação e monitoramento de performance.
- Análise e Tratamento de Dados: Investigar, minerar e manipular grandes volumes de dados para realizar estudos, entender o perfil de risco de fraudes e gerar os insumos necessários para a modelagem.
- Soluções Analíticas e Conformidade: Propor e desenvolver a solução de modelagem mais adequada para cada problema relacionado à fraude, com foco principal em garantir a conformidade regulatória e a robustez metodológica.
- Documentação Técnica: Criar e manter documentações detalhadas de todo o processo de desenvolvimento, assegurando a rastreabilidade e o suporte para auditorias internas e externas.
- Colaboração Estratégica: Interagir de forma colaborativa com as áreas de Desenvolvimento e Tecnologia para garantir o alinhamento e a correta implementação dos modelos de prevenção de fraudes.
Requisitos e Qualificações
- Formação Acadêmica: Superior completo em Estatística, Matemática, Física, Ciências da Computação, Engenharia ou áreas correlatas.
- Experiência em Modelagem: Experiência sólida no desenvolvimento de modelos de detecção de outliers associados a fraudes, preferencialmente no setor financeiro.
- Habilidades Técnicas:
- Python e Spark: Proficiência no uso de Python para análise de dados e implementação de modelos.
- SQL: Experiência avançada com SQL para manipulação de grandes bases de dados (ex: Pyspark, Athena, Trino).
- Versionamento de Código: Experiência com plataformas de hospedagem de código como GitHub ou BitBucket.
- Capacidade Analítica: Forte habilidade para identificar problemas, interpretar requisitos complexos e propor soluções analíticas adequadas e eficientes.
- Perfil Comportamental: Perfil colaborativo, com paixão por aprendizado contínuo, forte orientação a resultados e excelente capacidade de comunicação.
Diferenciais
- Conhecimento de práticas de engenharia de software
- Conhecimento em MlOps
- Vivência com ferramentas de automação de processos (ex: AirFlow).
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