Última atualização: 5 de Setembro de 2026
Cientista de Dados Sênior
Modelagem preditiva e machine learning para crédito, fraude e risco em fintech
Via Gupy
Sobre
A Pagaleve, uma fintech inovadora no setor de "Buy Now Pay Later", busca um Cientista de Dados Sênior para atuar no desenvolvimento e evolução de modelos de machine learning. A empresa é pioneira no pagamento parcelado via PIX, sem juros e sem cartão de crédito, com foco em aumentar as vendas de lojistas e oferecer aos consumidores acesso a compras sem os altos juros do crédito tradicional. Nesta posição, a Ciência de Dados é central para o negócio, impactando diretamente decisões de crédito, fraude, pricing, collections e experiência do usuário, trabalhando com alto volume de dados e problemas complexos. O profissional terá forte interação com as áreas de Produto, Engenharia, Riscos e Operações, desde análises exploratórias e experimentos até o desenvolvimento e acompanhamento de modelos em produção.
Responsabilidades
- Desenvolver, testar e evoluir modelos de machine learning aplicados a crédito, fraude, risco e comportamento do usuário.
- Explorar novas técnicas, variáveis e abordagens analíticas com foco em impacto real no negócio.
- Participar do ciclo de vida completo (end-to-end) dos modelos, incluindo design, implementação e manutenção de pipelines de dados e ML em produção, garantindo estabilidade e performance.
- Trabalhar próximo de Engenharia, Produto e Riscos para transformar problemas de negócio em soluções analíticas e modelos escaláveis.
- Realizar análises exploratórias, testes, experimentos e avaliações de performance de modelos.
- Acompanhar métricas de negócio e performance dos modelos, ajudando a identificar oportunidades de melhoria.
- Contribuir para boas práticas de desenvolvimento, versionamento e qualidade técnica do time.
Requisitos
- Experiência prévia com Ciência de Dados, Machine Learning ou Analytics.
- Boa base em estatística, modelagem preditiva e análise de dados.
- Experiência com Python e bibliotecas de machine learning.
- Familiaridade com modelos supervisionados, feature engineering e avaliação de modelos.
- Experiência com SQL e grandes volumes de dados.
- Curiosidade para explorar novas abordagens e vontade de aprender constantemente.
- Perfil analítico, pragmático e confortável em ambientes dinâmicos e com mudanças rápidas de contexto.
- Boa comunicação e capacidade de trabalhar de forma colaborativa com diferentes áreas.
Desejáveis
- Experiência em fintechs, crédito, fraude, risco ou pagamentos.
- Experiência com modelos em produção ou temas de MLOps.
- Familiaridade com gradient boosting, redes neurais, Graph Neural Networks ou LLMs.
- Experiência com Foundational Models e Embbedings.
- Experiência com ambiente de Cloud.
- Conhecimento em Airflow, MLflow, Feast ou ferramentas similares.
- Inglês avançado.
Benefícios
- Plano de saúde com cobertura 100% do titular e 75% para o primeiro dependente.
- Ifood Benefícios.
- Day Off no mês de aniversário.
- Seguro de Vida Coletivo.
- Cupom de desconto nas lojas parceiras.
Outras Informações
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