Sobre a vaga e missão do cargo 

Você atuará como referência técnica em ciência de dados aplicada a crédito e cobrança. Neste papel, você vai liderar problemas complexos e ambíguos de ponta a ponta: entender o negócio, desenhar a solução e levar modelos e estratégias para produção, onde eles influenciam milhões de decisões.
Você vai trabalhar com times de política de crédito, produto, engenharia e risco. A atuação vai além de construir modelos: inclui definir como decidimos. Isso passa por experimentação, inferência causal e otimização aplicadas a concessão, limite, pricing e recuperação. Também esperamos que você eleve a barra técnica do time, com mentoria, revisão de abordagens e definição de padrões.

No seu dia a dia, você vai:

• Investigar e enquadrar problemas. Entender, com o time de política, por que uma safra está performando diferente do esperado, ou onde uma decisão de limite ou de cobrança está deixando valor na mesa. A partir daí, transformar isso em uma pergunta que dá para responder com dados;
• Desenhar e analisar experimentos. Definir grupos de teste, tamanho de amostra e métricas de sucesso. Depois, ler os resultados com rigor, separando efeito causal de ruído;
• Construir e evoluir modelos e estratégias. Colocar a mão no código para prototipar e validar soluções, e então levá-las para produção junto com engenharia;
• Acompanhar o que já está rodando. Monitorar performance, estabilidade e mudanças de população, e decidir quando recalibrar ou rever uma abordagem;
• Influenciar decisões. Apresentar recomendações e trade-offs para lideranças e participar de fóruns de definição de política e estratégia;
• Elevar o time. Revisar abordagens de outros cientistas, fazer pair programming, dar mentoria e ajudar a definir padrões técnicos e boas práticas.

O que buscamos 

Obrigatórios:

• Experiência sólida com modelos de ML em produção, de preferência em crédito, risco ou serviços financeiros;
• Domínio de inferência causal e desenho de experimentos, como testes A/B, uplift e quase-experimentos;
• Forte base em estatística e aprendizado de máquina, com segurança para discutir os fundamentos dos algoritmos;
• Fluência em Python e SQL. Experiência com Spark ou ambientes de dados em larga escala é um plus;
• Histórico de liderar projetos ambíguos e entregar impacto mensurável sem depender de escopo pronto;
• Comunicação clara com públicos técnicos e executivos.

Desejáveis:

• Experiência com otimização aplicada a decisões, como alocação de limite ou estratégias de cobrança;
• Vivência com políticas de crédito, ciclo de recuperação ou métricas como PD, LGD e perda esperada;
• Mentoria de cientistas de dados ou atuação como referência técnica.

Benefícios 

• Vale-alimentação e Vale-refeição
• Plano de saúde e odontológico
• Seguro de vida
• DayOff de Aniversário
• Baby On Board e Sala de Amamentação
• Licença parental estendida
• Auxílio-creche/babá e/ou auxílio para filhos com deficiência
• Wellhub e Grupo de Corrida Inter
• Espaço CARE4U (Belo Horizonte): serviços de autocuidado com valores exclusivos, área de descompressão, jogos e minicampo de golfe
• Vantagens no nosso SuperApp, como Duo Gourmet
• Cartão Prime Inter
• Programas de treinamento e capacitação internos

Etapas do Processo Seletivo

• Triagem de currículos;
• Screening (abordagem inicial para alinhamento de expectativas sobre a vaga);
• Assessments;
• Entrevista com Time de Talent; 
• Teste técnico (quando necessário);
• Entrevista com a liderança;
• Proposta de Contratação (Offer);