A Pagaleve é uma empresa do setor de "Buy Now Pay Later", uma startup fintech inovadora e uma das primeiras empresas a oferecer pagamento parcelado no PIX, sem juros, e sem a necessidade de usar cartão de crédito. Temos como objetivo oferecer a lojistas um novo método de pagamento, para aumentar suas vendas de um jeito simples, descomplicado e ágil, mas também temos como objetivo oferecer às pessoas a oportunidade de comprar aquilo que desejam, sem se comprometerem com os altos juros do cartão de crédito.
Estamos buscando uma pessoa curiosa, hands-on e apaixonada por resolver problemas reais com dados e machine learning. Na Pagaleve, Ciência de Dados está no centro do negócio: nossos modelos impactam diretamente decisões de crédito, fraude, pricing, collections e experiência do usuário.
Trabalhamos com alto volume de dados, problemas complexos e espaço real para experimentação. 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.
Encorajamos a experimentação com o estado-da-arte em IA e Machine Learning, incluindo o uso de Graph Neural Networks (GNNs) para aprimoramento de sistemas de risco e a exploração de LLMs para problemas de negócio. Buscamos alguém com mentalidade prática, curiosidade técnica e vontade de aprender rápido em um ambiente dinâmico e em constante evolução.
RESPONSABILIDADES E ATRIBUIÇÕES
- •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 E QUALIFICAÇÕES
- •O que buscamos
- •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.
DIFERENCIAIS
- •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.
- •Por que a Pagaleve?
- •Problemas complexos e reais desde o primeiro dia.
- •Espaço para experimentação, aprendizado rápido e impacto direto no negócio.
- •Ambiente altamente colaborativo, com proximidade entre áreas técnicas e de negócio.
- •Autonomia para testar ideias, construir soluções e participar ativamente da evolução dos modelos e produtos da empresa.
- •Oportunidade de atuar em uma das fintechs que mais cresce no Brasil.
INFORMAÇÕES ADICIONAIS
- •Modelo de Contratação PJ;Remuneração Competitiva;Pensando no seu bem-estar e de toda sua família, oferecemos
- •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;Modelo remoto de trabalho.
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