* Salário: R$ 6.000 a R$ 11.000 por mês (estimado)
* O valor exibido é uma estimativa calculada com base em dados públicos e referências do mercado. Não garantimos que este seja o salário oferecido para esta vaga específica.
Área: Tecnologia da Informação
Nível: Pleno
Nosso time de Dados em Prevenção a Fraude atua de maneira analítica observando padrões e comportamentos para manter nosso aplicativo cada vez mais seguro. Hoje tem participação expressiva nos resultados da área de tecnologia. Trabalhamos em um ambiente que valoriza a comunicação aberta, a inovação e o desenvolvimento contínuo.
Como será o seu dia a dia:
O que esperamos que você tenha:
Como será o seu dia a dia:
- Plenejar, desenvolver e implementar modelos estatísticos e algoritmos de machine learning para detectar fraudes de forma escalável e com alta precisão.
- Fomentar a criação de segmentações comportamentais e análises preditivas, utilizando técnicas avançadas de modelagem.
- Analisar grandes volumes de dados, propondo estratégias e soluções para otimizar a prevenção a fraudes.
- Fornecer insights estratégicos para a liderança sobre tendências de fraude, comportamentos suspeitos e melhorias em processos.
- Mentorizar e treinar membros da equipe júnior e pleno, promovendo o compartilhamento de conhecimentos e melhores práticas.
- Trabalhar em colaboração com outras áreas para garantir que as soluções sejam alinhadas às necessidades de negócio e que os modelos se integrem eficientemente às plataformas e sistemas.
- Manter-se atualizado sobre as tendências e inovações no campo da prevenção a fraudes e implementar soluções de ponta.
O que esperamos que você tenha:
- Experiência avançada em linguagens de programação como Python, SQL, R, e frameworks de Machine Learning.
- Sólido conhecimento em manipulação de grandes volumes de dados e ambientes de nuvem, com foco em AWS.
- Capacidade de desenvolver e implementar modelos preditivos e de análise de dados de forma escalável e eficiente.
- Conhecimento em metodologias ágeis e experiência em ambientes de trabalho colaborativos.
- Formação acadêmica avançada em Estatística, Matemática, Ciência da Computação ou áreas relacionadas.
- Capacidade de tomar decisões baseadas em dados e resultados.
- Comunicação clara com stakeholders e capacidade de apresentar soluções estratégicas.
- Excelente capacidade de comunicação tanto técnica, quanto para públicos não técnicos.
- Visão crítica e de inovação para aprimorar processos e implementar novas abordagens.
Escolaridade Mínima: Ensino Superior