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Última atualização: 6 de Novembro de 2026

Cientista de Dados Sênior

Modelagem preditiva e machine learning em crédito, fraude e risco.

🤝🏽 PJ♿ PcD💬 Inglês🧓🏽 Sênior🌍 100% Remoto

Via Gupy

Sobre

A Pagaleve, uma startup 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. Nossos modelos impactam diretamente decisões de crédito, fraude, pricing, collections e experiência do usuário, trabalhando com alto volume de dados e problemas complexos. A posição terá forte interação com Produto, Engenharia, Riscos e Operações, participando desde análises exploratórias e experimentos até 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, pragmatismo e conforto 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 nossas lojas parceiras.

Outras Informações

Selecionamos as principais informações da posição. Para conferir o descritivo completo, clique em "acessar"

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