Cientista de Dados Especialista (Modelagem de Crédito)

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 Modelagem de Crédito do Asaas está buscando uma pessoa para atuar como Cientista de Dados Especialista e referência técnica, liderando do início ao fim a concepção, desenvolvimento, validação, deploy e monitoramento de modelos estatísticos e de machine learning para todas as etapas do ciclo de vida do cliente.

Nesta posição, você será o centro de inteligência analítica do Crédito, trabalhando em estreita colaboração com o time de Políticas e Produtos para transformar grandes volumes de dados em modelos de alta precisão. O objetivo central é elevar a capacidade preditiva da operação, otimizando a relação entre risco e retorno e garantindo alta acurácia na tomada de decisão.

• Desenvolver e manter o playbook técnico e os pipelines de desenvolvimento de modelos da área, padronizando metodologias, funções reutilizáveis, critérios de validação e outputs estruturados para apresentações executivas e técnicas de resultados, garantindo máxima eficiência, reprodutibilidade e conformidade com os requisitos técnicos;
• Liderar a criação, calibração e evolução de modelos preditivos para todo o ciclo de vida de crédito (Application, Behavior, Collection, Early Warning, PD, LGD e EAD);
• Acompanhar todas as fases: desde a extração e manipulação de dados (feature engineering), definição da metodologia, validação, até o acompanhamento do deploy e implementação junto à equipe de engenharia/TI;
• Avaliar continuamente a performance e a estabilidade dos modelos em produção utilizando métricas como Gini, KS e PSI (Population Stability Index) propondo recalibrações ou substituições quando necessário. Elaborar e manter atualizada a documentação técnica dos modelos (Model Documentation/Dossiê do Modelo), garantindo auditabilidade, reprodutibilidade e conformidade com as diretrizes do negócio e órgãos reguladores;
• Explorar, testar e implementar novas técnicas estatísticas, algoritmos de Machine Learning e fontes de dados alternativas para maximizar o poder de separação dos modelos;
• Atuar como parceiro estratégico das áreas de Políticas, Risco e Prevenção à Fraude, fornecendo insumos analíticos, curvas de risco e simulações para embasar a tomada de decisão executiva.

• Experiência consistente e comprovada na construção e homologação de modelos de risco de crédito em instituições financeiras, fintechs, bureaus de crédito ou consultorias especializadas;
• Domínio avançado em linguagens de programação voltadas para análise de dados e modelagem;
• Forte domínio de linguagens para manipulação e extração de grandes volumes de dados (Big Data), dados estruturados e não-estruturados;
• Sólido conhecimento teórico e experiência prática com técnicas avançadas de Machine Learning / Deep Learning, regressão logística, árvores de decisão e técnicas de validação/amostragem. Familiaridade com frameworks de explicabilidade de modelos de caixa-preta (SHAP, LIME);
• Compreensão profunda do ciclo de crédito, métricas fundamentais de risco, impacto das soluções desenvolvidas em todo o ciclo;
• Visão estratégica global para identificar, estruturar e expandir o uso de Inteligência Artificial em todo o fluxo de trabalho do time, otimizando desde a ideação e gestão de projetos até a execução técnica das entregas analíticas.