Talvez você nos conheça por maquininhas ou comerciais que ficam na memória, mas somos muito mais! Todos os dias desenvolvemos produtos e soluções inspiradas pelo nosso propósito: facilitar a vida financeira das pessoas e negócios. Trabalhamos para transformar a forma como as pessoas lidam com dinheiro abrindo novas possibilidades para alcançarem seus sonhos.
Como fazemos tudo isso? Com gente Somos um time que joga junto!
Aqui valorizamos todas as diversidades, seja de raça/etnia, gênero, idade, origem, pessoa com deficiência, orientação afetivo-sexual, constituição familiar e estética.
Com tecnologia O espírito disruptivo e inovador está no nosso DNA: somos parte do Grupo UOL, empresa 100% brasileira, foi pioneira na internet e transforma a vida das pessoas desde 1996. Com uma só cultura Temos uma cultura forte e única, capaz de nos levar além, para continuarmos crescendo e perpetuando o nosso negócio.
Somos um dos maiores bancos digitais do país e uma das fintechs mais rentáveis do segmento. Para vivenciar tudo isso, você terá um pacote completo de benefícios que fazem toda a diferença: Vale-alimentação e/ou refeição.
Plano de saúde e odontológico.
Seguro de vida.
Parceria com TotalPass e ZenKlub.
Licença maternidade e paternidade estendidas.
Auxílio-creche.
Descontos de até 50% em pós-graduação e MBA de grandes instituições, como FIA, FAAP e PUCRS.
E tem mais: No dress code: o importante é você usar o que te faz bem.
#TáDeParabéns: Day off no aniversário.
Baby Gift: presente para recém-nascidos.
Tá a fim de uma carreira que rende mais?
Vem pro nosso time imbatível!
#VemProPags.
/n Superior completo em Ciências da Computação, Engenharia, Matemática, Estatística ou áreas relacionadas.
Experiência como Cientista de Dados e análise de grandes volumes de dados.
Conhecimento profundo dos métodos estatísticos e técnicas de machine learning, incluindo regressão, árvores de decisão, redes neurais, clustering, etc.
Experiência com ferramentas de análise de dados e programação como Python, R, SQL e bibliotecas de machine learning (TensorFlow, PyTorch, Scikit-Learn, etc.).
Experiência prévia no setor de pagamentos e adquirência.
Habilidade para resolver problemas complexos de maneira criativa e inovadora.
Excelentes habilidades de comunicação e capacidade de trabalhar de forma colaborativa.
/n Desenvolver modelos de machine learning para otimização de processos de multiadquirência, incluindo roteamento de transações e detecção de fraudes.
Analisar grandes volumes de dados transacionais para identificar padrões, tendências e oportunidades de melhoria nos processos de pagamento.
Implementar algoritmos de segmentação de clientes e predição de comportamento para aumentar a eficiência e a personalização dos serviços oferecidos.
Trabalhar em estreita colaboração com equipes de engenharia, produto e negócios para definir e implementar soluções de dados que atendam às necessidades do cliente e da empresa.
Monitorar e manter modelos de machine learning em produção, garantindo sua robustez e precisão ao longo do tempo.
Fornecer insights complexos de maneira clara e eficaz para stakeholders não técnicos, ajudando na tomada de decisões estratégicas.
Mentorar e fornecer orientação técnica para membros da equipe de ciência de dados com menor senioridade.