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Data Scientist Pl

Data Scientist Pl

StoneAnápolis, Goiás, Brasil
Há 22 dias
Descrição da vaga

Nossa cultura :

Por aqui, vivemos nossa cultura no dia a dia, guiados por esses 5 pilares : ?Own It : Ter espírito de dono te faz conquistar a liberdade.

Valorizamos a autonomia e a proatividade, somos responsáveis pelo o que entregamos e queremos sempre evoluir o nosso negócio.Live the Ride : Faça.

Feito é melhor que perfeito.

Aprendemos com os erros e encaramos desafios como oportunidades de aprendizado.No Bullshit : Agir com simplicidade.

Somos pessoas práticas, sinceras e gostamos de feedbacks.

Sabemos que às vezes vamos errar e contamos com essa transparência para evoluirmos.Team Play : Se quer ir rápido, vá sozinho(a).

Se quer ir longe, trabalhe em equipe.

É sempre possível aprender com as outras pessoas e a colaboração é a chave do sucesso.The Reason : O cliente não tem razão, ele é a razão.

Nos motivamos a enxergar o impacto do nosso trabalho na vida do cliente, é vendo que melhoramos a vida dele que sabemos que fizemos uma boa entrega.O time de Prevenção a Fraudes : A área de Prevenção a Fraudes é responsável por proteger os nossos clientes e nossa empresa contra riscos associados à fraude nas mais diversas frentes, desempenhando um papel central na identificação e mitigação de potenciais ameaças.

É uma área multidisciplinar, composta por times de operações, produto, análise e ciência de dados, e é formada por pessoas investigativas e com forte perfil analítico.

Temos o propósito de desenvolver mecanismos que permitam reduzir a possível perda financeira gerada por fraude ou risco de negócio, buscando também a melhor relação risco-retorno entre decisões automáticas (modelos e regras) e decisões da mesa de operações.

O time de prevenção a fraudes KYC atua diretamente nestes dois pilares.

No processo de credenciamento, verificamos identidades, avaliamos perfis de risco e monitoramos constantemente para detectar atividades suspeitas por meio de análises extensiva de dados.

Além disso, também analisamos continuamente o ciclo de vida do cliente, buscando garantir que o o cliente é ele mesmo, prezando pelo bom uso de nossos produtos.Como é Ser Uma Pessoa DATA SCIENTIST :

Buscamos uma pessoa para se juntar ao time de Estratégia e Modelagem, com a missão de usar ciência de dados para construir barreiras inteligentes contra fraudadores no nosso processo de credenciamento (KYC) e ao longo de todo o ciclo de vida do cliente.

Seu trabalho será essencial para garantir um crescimento seguro, combinando análises profundas e modelagem preditiva para tomar decisões de risco-retorno mais eficientes, sempre buscando a melhor experiência para os bons clientes.

Algumas das atividades do dia a dia incluem :

  • Analisar e explorar grandes volumes de dados (internos e externos) para descobrir padrões de fraude, identificar vulnerabilidades e gerar insights para novas estratégias de prevenção;
  • Desenvolver, implementar e otimizar modelos estatísticos e algoritmos de aprendizado de máquina para prever, detectar e mitigar atividades fraudulentas;
  • Formular e validar hipóteses sobre possíveis vetores de ataque, participando da criação e análise de experimentos (como testes A / B) para medir o impacto de novas regras e modelos;
  • Identificar e avaliar continuamente os potenciais pontos de melhoria nos processos de KYC e riscos associados a diferentes tipos de atividades de clientes, desenvolvendo estratégias para mitigá-los; - Formulação de hipóteses sobre possíveis cenários de fraude, condução de experimentos controlados para validar e iterar sobre as estratégias de prevenção;
  • Colaborar ativamente com analistas de risco, engenheiros de dados, desenvolvedores e gerentes de produto para construir e integrar soluções de ponta a ponta;
  • Acompanhamento contínuo das tendências e padrões de fraude emergentes, adaptando as estratégias conforme necessário.O que esperamos de você : Experiência prévia em análise / ciência de dados;
  • Experiência em times de estratégia / inteligência de prevenção a fraudes ou áreas correlatas;
  • Conhecimento consolidado em fundamentos de estatística, inferência e modelagem matemática;
  • Habilidade de transformar análises complexas em narrativas claras e acionáveis (data storytelling) para apresentar resultados e auxiliar na tomada de decisão;
  • Capaz de desenvolver modelos típicos de machine learning utilizando técnicas de treinamento supervisionado e não supervisionado, com conhecimento de suas etapas (engenharia e seleção de features, análise univariada / bivariada / multivariada, redução de dimensionalidade, feature scaling, balanceamento de dados, tunning de hiperparâmetros, etc.);
  • Capaz de utilizar técnicas de avaliação e comparação de modelos;
  • Proficiência em Python para análise de dados e modelagem (ex : Pandas, Scikit-learn, XGBoost) e SQL para manipulação de grandes volumes de dados;O Que aumentam suas chances : Experiência específica com prevenção a fraudes no processo de credenciamento / KYC em adquirentes, fintechs, bancos ou ecommerces;
  • Especialização em temas específicos da área de machine learning (redes neurais, NLP, sistemas de recomendação, séries temporais, detecção de anomalias, clusterização, etc.);

Experiência com ecossistemas de Big Data e plataformas de nuvem (ex : Databricks, Spark, AWS, GCP).

Nossos benefícios :

Plano de Saúde e OdontológicoHospital Virtual Verde disponível 24 horas por dia, 7 dias por semana, de forma rápida e práticaVale Refeição e / ou Vale AlimentaçãoConvênio SESCHorário flexível? Benefício Educação - Plataforma interna com acesso a diversos livros, podcasts, treinamentos e vídeo aulas visando o autodesenvolvimento (Studa e Biblioteca StoneCo)GympassAuxílio Creche - para crianças até 5 anos e 11 mesesSalário Fixo + PLR (quando preenchidos os requisitos)Seguro de VidaVale Transporte (exclusivo para vagas presenciais)Etapas do Processo Seletivo :

  • ?Inscrição : Aqui você começa a sua jornada conosco.
  • Fique tranquilo(a), nosso time analisará as informações do seu perfil e entrará em contato em breve.

    Boa sorte!

    Entrevistas com o time de People : Este é o momento de nos conhecermos!

    Você terá um papo inicial com nosso time de recrutamento, com o objetivo de conhecer nossa cultura, estrutura e o desafio que está sendo proposto.Avaliação Técnica : Nesta etapa vamos nos aprofundar nas suas hard skills!

    Geralmente essa avaliação é composta por dois papos ou um papo mais o desafio, com o objetivo de avaliar habilidades e competências técnicas específicas para a vaga.

    Além de te apresentar possíveis pares e liderança.

  • ?Check de Cultura : Nossa cultura é muito importante e está sempre presente no dia a dia!
  • Aqui, você terá um papo com uma das nossas pessoas guardiãs da cultura, com o objetivo de nos conhecer e garantir que nossas crenças, nosso jeito de pensar e nossa visão de futuro estão alinhadas com o que você acredita e busca vivenciar.Feedback : Uma de nossas forças é a franqueza.

    Por isso, independente do resultado, iremos compartilhá-lo com você e alinhar os próximos passos.E aí?

    Curtiu?

    Então, não deixa de se inscrever e #VemSerStoneAqui na Stone Co.

    , valorizamos e procuramos as melhores pessoas para nos ajudar a melhorar a vida das pessoas empreendedoras do Brasil.

    Nosso sonho é do tamanho do universo e, se você se identifica com o nosso propósito, venha construí-lo com a gente!

    Caso queira saber mais : Confira nossa trilha de carreira para o time de tecnologia, a Star Trail Tech.

    Vem conhecer nosso time e aprender muito no nosso canal do Youtube.

    Temos vários artigos no Medium.

    Não deixe de dar uma conferida no nosso Github.

    Confira aqui as diretrizes do nosso Código de Ética.

    E pra ficar por dentro de todas as novidades, é só nos seguir no Twitter.

  • Além das vagas afirmativas, todas as vagas Stone também são destinadas a pessoas com deficiência.
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    Data Scientist • Anápolis, Goiás, Brasil

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