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Cientista de Dados – Modelagem e Políticas de Crédito e Cobrança

  • Maringá, PR, BR (5 Job openings)
      Maringá, PR, BR (5 Job openings)

    Description and Responsibilities

    Working hours: Segunda à sexta - 08h30 às 18h18
    Level: Professional
    Hiring regime: Tenured - CLT labor code

    Buscamos cientistas de dados para duas frentes complementares: desenvolver os modelos estatísticos que sustentam o ciclo de crédito e usar esses modelos para definir políticas de concessão e estratégias de cobrança. Conforme o perfil, a pessoa terá mais foco em uma das frentes, sempre em parceria com a outra e com o time do motor de decisão.


    O que você vai fazer:


    Na frente de modelagem estatística

    ·        Desenvolver, calibrar e evoluir modelos de application, behavior e collection score.

    ·        Construir bases de modelagem e variáveis (feature engineering) a partir de dados internos, de birôs e de fontes alternativas.

    ·        Medir discriminação e estabilidade dos modelos (KS, Gini/AUC, PSI) e propor recalibrações quando o desempenho cair.

    ·        Documentar cada modelo e acompanhar o deploy, garantindo que o modelo implantado reproduz o desenvolvido.

    Na frente de políticas de crédito e cobrança

    ·        Construir e revisar políticas de concessão, limite e preço a partir de scores, variáveis de birô e dados internos.

    ·        Desenhar estratégias de cobrança e recuperação: segmentação por risco, réguas, canais e propostas de acordo.

    ·        Monitorar a carteira por safra (FPD, over 30/60/90, roll rates, perda esperada) e explicar o porquê de cada oscilação.

    ·        Fazer estudos de swap-set, testes A/B e simulações de impacto antes de mudar uma regra.

    Nas duas frentes

    ·        Apresentar os achados de forma clara, com recomendação objetiva para a liderança.

    Requirements

    O que buscamos

    ·        Formação em Estatística, Matemática, Engenharia, Economia, Ciência da Computação ou áreas afins.

    ·        Experiência com modelagem preditiva de risco de crédito ou com políticas de crédito/estratégia de cobrança em financeira, banco ou fintech.

    ·        Boa base estatística: regressão logística, árvores, gradient boosting (XGBoost/LightGBM), técnicas de amostragem e validação.

    ·        SQL avançado e Python (pandas, scikit-learn) ou R.

    ·        Domínio dos indicadores de risco de crédito e de leitura de safras.

    ·        Comunicação clara para explicar resultados técnicos e defender o trade-off entre risco e crescimento.

    Diferenciais

    ·        Vivência com crédito pessoal, consignado ou CDC, ou em birô de crédito.

    ·        Conhecimento de motores de decisão de crédito.

    ·        Explicabilidade de modelos (SHAP).

    ·        Experiência com nuvem (AWS, Athena, Databricks), Git e Power BI.

    ·        Habilidade com ferramentas de IA para acelerar análises, código e documentação.

    Benefits

    Assistência médicaAssistência odontológicaBenefícios internosVale-alimentação

    About the company

    Code:
    187392
    Registration Date:
    2026-11-03
    Updated on:
    2026-11-03