Estamos em busca de um(a) Cientista de Dados Sênior para atuar no desenvolvimento das soluções a partir de dados de Open Finance. É uma posição técnica e mão na massa, com forte profundidade em modelagem estatística e senso analítico exploratório (EDA), responsável por transformar dados transacionais e comportamentais de Open Finance em variáveis, scores e decisões de crédito de alto poder preditivo para instituições financeiras. Atuará como referência técnica da área, de forma colaborativa com os times de Soluções, Comercial, Produto e Engenharia de Dados.

• Construir e evoluir features a partir de dados brutos de Open Finance (transações, fluxo de caixa, estimativa de renda, comportamento financeiro), maximizando poder preditivo e explicabilidade das variáveis.
• Executar rotinas de backtest e monitoramento de performance dos modelos (KS, Gini, PSI, curvas ROC, calibração), garantindo estabilidade e aderência ao longo do tempo e propondo retreinamento quando necessário.
• Conduzir análises exploratórias de dados (EDA) sobre dados de Open Finance para identificar padrões de risco, oportunidades de negócio e novas frentes de valor.
• Traduzir resultados e limitações de modelos em recomendações acionáveis para lideranças internas e clientes.
• Atuar de forma próxima ao time de Engenharia de Dados na implementação, operacionalização e monitoramento de modelos e produtos de dados.

• Formação em Ciência de Dados, Estatística, Matemática, Computação ou áreas correlatas.
• Experiência sólida como Cientista de Dados, com forte atuação em risco de crédito.
• 2+ anos de experiência em instituições financeiras (ou contextos similares de dados em escala), com atuação relevante em risco de crédito.
• Experiência prática e comprovada em modelagem de crédito e/ou fraude (scoring, probabilidade de default, detecção de fraude), incluindo apoio à definição de política de crédito.
• Domínio de metodologias de validação e backtest de modelos (KS, Gini, PSI, estabilidade populacional, calibração, monitoramento de drift).
• Forte senso analítico e experiência prática em análise exploratória de dados (EDA) para geração de insights de negócio.
• Proficiência avançada em Python, SQL, Spark, e bibliotecas de modelagem estatística/ML (ex.: scikit-learn, XGBoost, statsmodels).
• Inglês avançado a fluente.
• Disponibilidade para trabalhar em modelo híbrido (3 vezes por semana no escritório) em São Paulo (Av. Paulista – estação Brigadeiro).