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Data Scientist II | Estratégia e Crédito

Stone

Tiempo completo Fuente Externa

Data Scientist II | Estrategia y Crédito

Sobre a Stone:

Somos muito mais do que uma empresa de maquininhas! A Stone é uma empresa de tecnologia e serviços financeiros focada no(a) cliente.

Nascemos com o propósito de ser protagonistas na transformação da indústria de pagamentos, servindo o(a) empreendedor(a) brasileiro(a) e transformando seus sonhos em resultados.

Somos a maior empresa independente de meios de pagamentos do Brasil, com mais de quinze mil pessoas espalhadas pelas cinco regiões do país, em um cenário repleto de desafios e oportunidades. Valorizamos o trabalho em equipe, a flexibilidade, o desenvolvimento contínuo e os pensamentos disruptivos e incansáveis na busca de soluções para a nossa RAZÃO.

Nossa Cultura:

Por aqui, vivemos nossa cultura no dia a dia, guiados por esses 5 valores:

💚 O cliente é a razão
O cliente é o motivo pelo qual existimos e só temos sucesso se ele tiver sucesso.

⚡ Cabeça de dono
Fazemos o que é certo, do jeito certo, com responsabilidade e tecnologia para decidir melhor.

🎯 Direto ao ponto
Profundidade para entender e simplicidade para resolver.

🤝 Excelência é um jogo de equipe
Construímos um negócio de longo prazo, em time e com colaboração.

✨ Paixão em cada detalhe
Fazemos com paixão, atenção aos detalhes e vontade de surpreender para ajudar o cliente a vencer.

#REMOTO

Data Scientist II | Estrategia y Crédito

En Stone, creemos que las mejores decisiones nacen de la combinación de tecnología, datos y un profundo entendimiento del comportamiento de nuestros clientes y productos.
Formarás parte del equipo de Ciencia de Datos que apoya la estrategia y el crédito de la compañía, desarrollando modelos que sustentan decisiones en diferentes frentes del negocio — desde riesgo de crédito (concesión, límites, provisionamiento) hasta modelos de churn, propensión y facturación que dirigen elecciones estratégicas en toda Stone. Es una posición práctica (hands-on), orientada a la ejecución técnica: tu día a día será construir, validar y poner modelos a funcionar con calidad y escala.

Lo que harás

Desarrollar, implementar y evolucionar modelos predictivos para diferentes casos de uso (riesgo de crédito, churn, propensión, facturación) utilizando ML y estadística.
Construir y evolucionar features para los modelos, transformando datos brutos en variables relevantes, reutilizables y confiables.
Construir pipelines de datos de forma reproducible, escribiendo código limpio y confiable.
Definir y dar seguimiento a métricas de calidad de los modelos (KS, AUC/Gini, precisión, recall, uplift e impacto de negocio).

Lo que esperamos de ti