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Atuamos em diversas regiões (BR, AR, MX, CO, CH) e frentes (fintech, e-commerce e logística), sempre combinando tecnologia, dados e estratégia para enfrentar desafios de risco e fraude em escala. Como Cientista de Dados, você vai liderar estudos e modelos de machine learning que geram os insumos de decisão tanto para a camada de antifraude transacional quanto para a de alertas e monitoramento de comportamento anômalo.\nO tamanho do seu desafio\nDesenvolver, treinar e evoluir modelos de score de risco transacional (comportamento de loja/cartão/comprador), conduzindo estudos de distribuição de score e segmentação por vertical/perfil de risco como insumo para definição de políticas;\nProjetar algoritmos de detecção de anomalias e comportamento suspeito (velocidade transacional, padrões de ataque coordenado, sacadas atípicas), evoluindo a lógica de alertas para reduzir falsos positivos sem perder sensibilidade a fraude real;\nConduzir análises exploratórias e experimentos (feature engineering, testes A/B, avaliação offline/online de modelos) para validar hipóteses antes de recomendar mudanças em produção;\nAvaliar tecnicamente soluções de mercado (ex.: provedores de identity intelligence) comparando performance e features frente aos modelos internos, para embasar decisões de build vs. buy com dados;\nAplicar técnicas de explicabilidade (ex.: SHAP) e monitoramento de drift/performance dos modelos em produção, garantindo que os resultados sejam auditáveis e defensáveis para áreas de negócio e compliance;\nApresentar resultados de estudos e modelos de forma clara para lideranças e stakeholders, orientando trade-offs entre chargeback/conversão e risco com base em dados e simulações.\nO que buscamos\nExperiência sólida em ciência de dados com foco em modelos de machine learning aplicados a risco, prevenção à fraude ou trust & safety, preferencialmente em pagamentos, fintechs ou e-commerce;\nDomínio de Python e SQL, com experiência prática construindo, validando e produtizando modelos de classificação/score em contextos de dados desbalanceados;\nExperiência com Spark/PySpark e Databricks para modelagem sobre grandes volumes de dados transacionais;\nConhecimento sólido de técnicas estatísticas e de machine learning para detecção de anomalias, séries temporais comportamentais e avaliação de modelos (AUC, precision/recall, calibração);\nExperiência com técnicas de interpretabilidade de modelos (ex.: SHAP, feature importance) para justificar decisões automatizadas;\nCapacidade de conduzir estudos de ponta a ponta com autonomia, da formulação da hipótese à validação estatística e comunicação do resultado;\nExcelente comunicação para traduzir modelos complexos em recomendações de negócio para públicos técnicos e não técnicos;\nExperiência com MLOps (versionamento de modelos, monitoramento de drift, pipelines de retraining).\nSão diferenciais\nVivência com identity intelligence (device fingerprint, IP/geolocalização) como fonte de features complementares a modelos behavior-based;\nConhecimento em algoritmos e ecossistema de Grafos;\nConhecimento em técnicas de IA generativa/agentic aplicadas à investigação de fraude ou automação de análises;\nEspanhol intermediário/avançado (atuação em projetos LATAM).\nNosso processo\nQueremos que você tenha a melhor experiência possível ao longo do nosso processo seletivo. 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