PagSeguro
São Paulo, SP, Brasil
Cientista de Dados Pl.
HíbridoFull time
📍 São Paulo, SP, BrasilHíbridoPublicada 06 de outubro de 2026 · recém publicadacapturada em 06/10/2026
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
- Desenvolvimento de modelos preditivos, ciclo completo com criação de target, features e deploy, para aplicação no contexto de Crédito e Cobrança.
- Realizar análises exploratórias, segmentações e estudos ad hoc para identificação de oportunidades e mitigação de riscos.
- Otimização de processos e melhoria contínua dos modelos.
- Interação com times de engenharia e produtos para garantir a escalabilidade das soluções.
- Traduzir demandas de negócio em soluções orientadas por dados.
- Preparar apresentações executivas com recomendações e insights para público técnico e não técnico.
Requisitos
- Superior completo Estatística, Matemática, Ciência da Computação, Engenharia e áreas correlatas.
- Conhecimento de linguagens de programação (estrutura e lógica): Python, R, SQL.
- Domínio de estatística e ciência de dados aplicada (Modelos de classificação como, Random Forest, XGBoost, LightGBM)e modelos de regressão).
- Conhecimento em conceitos de criação de book de target no universo de riscos e criação de book de covariáveis (feature Engineer e feature Store).
- Experiência em estrutura e manipulação de dados em Spark.
- Conhecimento de gerais de estrutura Cloud (AWS, ou Azure, GCP).
- Experiência com Github.
- Conceitos básicos de LLMs (GPT, Claude, Gemini, Llama) e Conhecimento sobre limitações de modelos (alucinações, contexto e viés).
- Noções de Prompt Engineering.
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.