Job description 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.Main responsibilities 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.Requirements and skills 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;Additional information 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;Ajuda de Custo (cartão Caju);Day Off no mês de aniversário;Cupom de desconto nas nossas lojas parceiras;Modelo flexível de trabalho, pois atuamos no modelo híbrido (presencial 2x por semana), escritório na Vila Olímpia, SP;Ambiente de trabalho colaborativo e inovador.#J-18808-Ljbffr