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.
Estamos buscando uma pessoa curiosa, hands-on e apaixonada por resolver problemas reais com dados e machine learning. Na Pagaleve, Ciência de Dados está no centro do negócio: nossos modelos impactam diretamente decisões de crédito, fraude, pricing, collections e experiência do usuário.
Trabalhamos com alto volume de dados, problemas complexos e espaço real para experimentação. A posição terá forte interação com Produto, Engenharia, Riscos e Operações, participando desde análises exploratórias e experimentos até desenvolvimento e acompanhamento de modelos em produção.
Encorajamos a experimentação com o estado-da-arte em IA e Machine Learning, incluindo o uso de Graph Neural Networks (GNNs) para aprimoramento de sistemas de risco e a exploração de LLMs para problemas de negócio. Buscamos alguém com mentalidade prática, curiosidade técnica e vontade de aprender rápido em um ambiente dinâmico e em constante evolução.
● Desenvolver, testar e evoluir modelos de machine learning aplicados a crédito, fraude, risco e comportamento do usuário.
● Explorar novas técnicas, variáveis e abordagens analíticas com foco em impacto real no negócio.
● Participar do ciclo de vida completo (end-to-end) dos modelos, incluindo design, implementação e manutenção de pipelines de dados e ML em produção, garantindo estabilidade e performance.
● Trabalhar próximo de Engenharia, Produto e Riscos para transformar problemas de negócio em soluções analíticas e modelos escaláveis.
● Realizar análises exploratórias, testes, experimentos e avaliações de performance de modelos.
● Acompanhar métricas de negócio e performance dos modelos, ajudando a identificar oportunidades de melhoria.
● Contribuir para boas práticas de desenvolvimento, versionamento e qualidade técnica do time.
● Experiência prévia com Ciência de Dados, Machine Learning ou Analytics.
● Boa base em estatística, modelagem preditiva e análise de dados.
● Experiência com Python e bibliotecas de machine learning.
● Familiaridade com modelos supervisionados, feature engineering e avaliação de modelos.
● Experiência com SQL e grandes volumes de dados.
● Curiosidade para explorar novas abordagens e vontade de aprender constantemente.
● Perfil analítico, pragmático e confortável em ambientes dinâmicos e com mudanças rápidas de contexto.
● Boa comunicação e capacidade de trabalhar de forma colaborativa com diferentes áreas.
● Experiência em fintechs, crédito, fraude, risco ou pagamentos.
● Experiência com modelos em produção ou temas de MLOps.
● Familiaridade com gradient boosting, redes neurais, Graph Neural Networks ou LLMs.
● Experiência com Foundational Models e Embbedings.
● Experiência com ambiente de Cloud.
● Conhecimento em Airflow, MLflow, Feast ou ferramentas similares.
● Inglês avançado.
● Problemas complexos e reais desde o primeiro dia.
● Espaço para experimentação, aprendizado rápido e impacto direto no negócio.
● Ambiente altamente colaborativo, com proximidade entre áreas técnicas e de negócio.
● Autonomia para testar ideias, construir soluções e participar ativamente da evolução dos modelos e produtos da empresa.
● Oportunidade de atuar em uma das fintechs que mais cresce no Brasil.
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