Agradecemos seu interesse em fazer parte da Pagaleve.
Nossos processos seletivos estão acontecendo de maneira remota.
Torcemos para que você esteja bem, com saúde e seguro.
A Pagaleve é uma empresa do setor de "Buy Now Pay Later".
Somos 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 aos 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.
Propósito Democratizar o acesso ao parcelamento e pagamentos, libertando consumidores e varejistas do sistema financeiro tradicional, com tecnologia inovadora e uma relação financeira leve e saudável.
Visão Ser o sinônimo de parcelamento para milhões de consumidores e o parceiro preferido dos varejistas na América Latina.
/n Mais de 5 anos de experiência como Cientista de Dados; Mais de 2 anos de experiência com AWS Sagemaker ou plataformas de machine learning semelhantes; Conhecimento em plataformas de Big Data (Hadoop, AWS EMR, Spark); Experiência comprovada em Python e SQL; Experiência anterior em instituições financeiras é um diferencial; Conhecimento avançado em plataformas de hospedagem de código (GitHub) assim como versionamento de modelos e processos; Inglês avançado; /n Ser responsável pela definição e implementação da estratégia de ciência de dados para o negócio; Ser referência dentro da Pagaleve no conhecimento de Machine Learning e Inteligência Artificial, disseminando as diferentes formas de utilização dentro das diferentes frentes de atuação; Usar big data para desenvolver modelos de machine learning para as diferentes unidades de negócio dentro da Pagaleve; Pesquisar e explorar novas fontes de dados a serem aproveitadas nos modelos de machine learning Fornecer insights para os negócios mais amplos sobre risco de crédito e performance de pagamento Trabalhar em colaboração com as equipes de engenharia de dados e plataformas para melhorar e aprimorar ainda mais a estrutura de dados e modelos da Pagaleve