Cientista de Dados Sênior (Políticas 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 Políticas de Crédito do Asaas está buscando uma pessoa para atuar como Cientista de Dados Sênior no time de , sendo responsável por executar, de ponta a ponta (end-to-end), o desenho, teste de hipóteses, simulação e otimização das regras de negócio e estratégias ao longo de todo o ciclo de vida do cliente.

Nesta posição, você atuará como um elo analítico fundamental entre a Ciência de Dados e a tomada de decisão de risco, colaborando ativamente com os times de Modelagem, Engenharia, Risco e Produtos. O objetivo central é aplicar modelos analíticos, inteligência artificial e análise de grandes volumes de dados no desenvolvimento de políticas de crédito automatizadas, eficientes e de alto impacto, buscando maximizar a aprovação e o crescimento rentável da carteira sob controle rigoroso do apetite de risco e da inadimplência.

Se interessou pela oportunidade mas não reside em Joinville? Não tem problema, possibilitamos o trabalho remoto/home office.

Responsabilidades e atribuições

Ciência de Dados Aplicada a Políticas (End-to-End): Desenvolver e aplicar técnicas avançadas de análise de dados, otimização e simulação de cenários (backtesting e stress testing) para mensurar com precisão o impacto financeiro de alterações nas regras de negócio antes do deploy em produção;

Evolução do Ciclo de Vida do Cliente: Construir, calibrar e evoluir autonomamente estratégias e regras de decisão para as diferentes etapas do ciclo de vida de crédito (Esteiras de Concessão/Onboarding, Gestão Dinâmica de Limites, Precificação, Manutenção de Base e Cobrança);

Execução Técnica e Boas Práticas (Playbook & Frameworks): Utilizar e contribuir para a melhoria contínua dos frameworks de simulação de políticas da área, aplicando metodologias rigorosas de teste (A/B, Campeão/Desafiante), modularização de rotinas e estruturas analíticas para apresentações de resultados;

Monitoramento de Performance e Risco: Acompanhar continuamente o desempenho das réguas e estratégias ativas por meio de métricas chave de negócio e risco (Conversion Rate, Approval Rate, NPL, Overdue, Roll-Rates, LTV e Trade-off de Risco), recomendando ajustes ágeis sempre que identificar desvios em relação aos alvos projetados;

Inovação, P&D e IA no Fluxo de Trabalho: Aplicar algoritmos de decisão, Aprendizado de Máquina e otimização matemática para evoluir réguas estáticas para estratégias dinâmicas e personalizadas. Incorporar ferramentas de Inteligência Artificial e automação nas rotinas de trabalho diárias para otimizar o tempo de desenvolvimento, desde a validação de hipóteses até o monitoramento em produção;

Parceria com Stakeholders: Atuar em forte sintonia com as áreas de Risco, Prevenção à Fraude e Finanças, traduzindo análises e insights complexos em recomendações técnicas claras e acionáveis para o negócio.

Requisitos e qualificações

Experiência sólida e comprovada na estruturação e otimização de estratégias de risco de crédito, atuando hands-on com Ciência de Dados em instituições financeiras, fintechs, bureaus de crédito ou consultorias;

Domínio avançado de linguagens de programação voltadas para análise e ciência de dados;

Domínio da linguagens e vivência em ambientes de Big Data para extração, limpeza e criação de variáveis analíticas;

Sólida experiência prática em modelagem preditiva aplicada a políticas, desenho e avaliação de testes A/B, algoritmos de classificação/regressão, otimização restrita e simulações;

Boa compreensão dos indicadores financeiros e métricas operacionais de crédito (P&L de Crédito, Risk-Adjusted Return, Loss Provision, NPL, LTV, Safras e Roll-Rates).

Informações adicionais

Modelo de Trabalho:Carga horária de 8h por dia (segunda a sexta-feira);

Contratação CLT.