Anti-Fraud Spec II - Cientista de Dados Pleno
On-site · Sao Paulo, São Paulo, Federative Republic of Brazil
Job Summary
Desenvolver modelos estatísticos e de Machine Learning para predição de eventos raros. Realizar análises exploratórias de dados (EDA) e identificar padrões, tendências e oportunidades. Tratar bases de dados de grande volume, garantindo qualidade e consistência das informações. Construir pipelines de treinamento, validação e monitoramento de modelos. Definir e acompanhar métricas de performance dos modelos, especialmente em cenários de classes desbalanceadas. Trabalhar em parceria com áreas de negócio para entendimento dos problemas e tradução em soluções analíticas. Realizar documentação técnica e apresentação de resultados para públicos técnicos e executivos. Participar da evolução contínua das práticas de ciência de dados e MLOps da área.
Required Qualifications
- Graduação em Matemática, Ciência da Computação, Engenharia, Física ou áreas correlatas.
- Sólidos conhecimentos em Estatística, Probabilidade e Inferência Estatística.
- Experiência com modelagem supervisionada para classificação.
- Conhecimento de técnicas para tratamento de classes desbalanceadas (Oversampling com SMOTE/ADASYN, Undersampling, Class weights, Threshold optimization).
- Conhecimento de métricas para eventos raros (Precision, Recall, F1-Score, PR-AUC, ROC-AUC e KS).
- Experiência com Regressão Logística, Random Forest, Gradient Boosting, XGBoost, LightGBM, CatBoost.
- Conhecimento em validação cruzada e prevenção de overfitting.
- Feature engineering e seleção de variáveis.
- Programação em Python avançado; Pandas, NumPy e PySpark.
- SQL avançado.
- Experiência com Databricks, Spark ou similares.
- Versionamento com Git.
- Deploy e monitoramento de modelos em produção.
- Conhecimento em MLOps.
- Monitoramento de drift, performance e estabilidade dos modelos.
- Comunicação com stakeholders técnicos e não técnicos.
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