PagSeguro
São Paulo, SP, Brasil
Cientista de Dados Pl.
HíbridoFull time
📍 São Paulo, SP, BrasilHíbridoPublicada 08 de setembro de 2026capturada em 08/09/2026
ANÁLISE DE COMPATIBILIDADE COM IA
Será que seu currículo passa pelo filtro desta vaga?
Envie seu CV e descubra, em segundos, sua compatibilidade real com Cientista de Dados Pl. — o que já atende, e onde seu currículo pode estar perdendo aderência.
100% grátis
Resultado em segundos
Sem criar conta pra ver o preview
grátis · leva menos de 1 minuto
Descricao da vaga
Quando você pensa em carreira, o que vem à sua mente? Propósito? Colaboração? Ser protagonista para fazer a diferença? No PagBank temos tudo isso e muito mais. 💛
Estamos em busca de pessoas que vistam a camisa com orgulho. Gente com vontade de facilitar a vida financeira das pessoas e impulsionar negócios!
Tá a fim de uma carreira que rende mais? Confira essa oportunidade e #VemProPags!
Responsabilidades e atribuicoes
- Desenvolver e evoluir soluções de Analytics e Machine Learning aplicadas a risco (crédito, fraude, PLD e cobrança), contribuindo para a geração de valor para o negócio.
- Desenvolver modelos preditivos e book de variáveis para prevenção de fraudes, PLD, crédito e cobrança.
- Conectar projetos analíticos às necessidades do negócio, propondo soluções para desafios reais da organização.
- Traduzir problemas de negócio em análises e soluções de dados, atuando próximo aos stakeholders.
- Contribuir em estudos de negócio, testes de hipóteses e iniciativas de Machine Learning e Inteligência Artificial.
- Implementar, acompanhar e monitorar modelos e variáveis em produção.
- Atuar em conjunto com times de engenharia e produtos para garantir escalabilidade e eficiência das soluções desenvolvidas.
Requisitos
- Superior completo em Estatística, Matemática, Ciências da Computação, Engenharia ou áreas correlatas.
- Experiência com Python, SQL e Spark para manipulação, processamento e análise de grandes volumes de dados.
- Conhecimento em estatística aplicada e desenvolvimento de modelos preditivos e de classificação.
- Experiência com Machine Learning aplicado a problemas de risco.
- Conhecimento em criação de book de target e book de covariáveis (Feature Engineering e Feature Store).
- Experiência em monitoramento e acompanhamento de performance de modelos.
- Conhecimento em ambientes Cloud (AWS, Azure ou GCP).
Curtiu a vaga? Veja se seu CV se encaixa.
Sobe seu currículo lá em cima e receba seu score em segundos.
ALERTA DE VAGA CERTA
Quer receber vagas como essa antes da multidão do LinkedIn? De graça.