Data Scientist: Domine os Modelos de Risco

Descrição da Vaga

A Trustly está à procura de um Cientista de Dados talentoso para trabalhar em sua equipe de controle de riscos. Esse time é responsável por manter os controles de risco da empresa, desenvolvendo modelos de aprendizagem de máquina e análises de dados com o objetivo de mitigar riscos em pagamentos online.

No seu dia a dia, você desenvolverá modelos de AI/aprendizagem de máquina de ponta para apoiar estratégias de risco. Isso significa recomendar decisões de negócios baseadas em dados que impactem positivamente KPIs em toda a carteira de pagamentos da Trustly.

Além de criar esses modelos, você também estará envolvido na análise de desempenho deles, comparando a eficácia de múltiplos modelos e influenciando decisões sobre estratégias de modelagem. A colaboração com engenheiros de ML será essencial para integrar esses modelos e estratégias na plataforma de decisão da empresa.

Outro aspecto importante do seu trabalho será a exploração de dados brutos, pesquisa e engenharia de características, o que é crucial para suportar as capacidades de decisão. Dessa forma, você contribuirá no desenvolvimento e manutenção da infraestrutura de modelagem de risco, trabalhando de perto com engenheiros de ML e operações de ML.

Você também deve ser capaz de desenvolver regras e estratégias baseadas em dados e negócios para prevenção de riscos. Monitorar as tendências de risco e desempenho será fundamental, permitindo ajustes de otimização contínuos conforme necessário.

Se você possui formação superior em matemática, estatística, ciência de dados ou área similar, experiência em ciência de dados/machine learning e AI, além de habilidades avançadas em Python e SQL, você poderá estar pronto para este desafio. Experiência em Spark e JavaScript são diferenciais, assim como vivência em serviços financeiros ou fintechs.

Dicas de Aplicação

Para se candidatar a esta função, a primeira coisa é garantir que seu currículo está atualizado e destaca sua experiência em ciência de dados, especialmente em machine learning e AI. Foque nas suas conquistas mais relevantes, como projetos que você liderou ou nos quais contribuiu significativamente para o desenvolvimento de modelos.

Preste atenção também na forma como você apresenta suas habilidades técnicas. Mencione suas competências em Python e SQL, e se tiver, destaque qualquer experiência com Spark e JavaScript.

É importante que você tenha uma compreensão clara dos aspectos de risco na área de fintech. Se já trabalhou nesse ambiente, destaque isso como uma vantagem, pois esse entendimento pode ser um diferencial no seu processo de seleção.

Por fim, não se esqueça de incluir seu nível de inglês no currículo. A comunicação com stakeholders que falam inglês será uma parte importante do seu dia a dia.

Dicas para Entrevista

Durante a entrevista, esteja preparado para falar sobre sua experiência no desenvolvimento de modelos de machine learning e AI. Descreva algum projeto específico onde utilizou essas habilidades e os resultados atingidos.

Espere perguntas técnicas sobre suas práticas de programação em Python e SQL. Demonstrar sua capacidade de usar essas tecnologias no contexto da modelagem de risco pode causará uma boa impressão.

Além disso, o entrevistador pode querer entender como você colabora com equipes de ML e operações, portanto, relate experiências anteriores onde você ajudou a implementar modelos em produtos ou sistemas ao vivo.

Saiba que perguntas sobre inovação em prevenção de riscos podem surgir. Esteja preparado para discutir suas ideias sobre como melhorar estratégias de modelagem de risco e compartilhe suas experiências passadas relacionadas à resolução de problemas complexos nessa área.