Vaga de Analista Desenvolvedor

Cientista de dados pleno (prevenção a fraudes) bemobi tech home office Responsabilidades e atribuições O que você vai fazer Projetar e manter pipelines de dados utilizando airflow (dags) para suportar fluxos de detecção de fraude Processar e analisar grandes volumes de dados transacionais utilizando spark Desenvolver, avaliar e monitorar modelos de score de risco de fraude Realizar análises exploratórias para identificar padrões de fraude, anomalias e novos comportamentos de risco Criar e manter dashboards para monitoramento de kpis de fraude (taxa de aprovação, taxa de chargeback, taxa de fraude, falso positivo, entre outros) Colaborar com times de produto, pagamentos e risco para evoluir estratégias de prevenção à fraude Contribuir com práticas de mlops e ml engineering para deploy e monitoramento de modelos de fraude Participar de discussões sobre estratégia antifraude, exposição a risco e saúde dos produtos Garantir que decisões sejam tomadas com base em métricas claras e no equilíbrio entre risco e conversão O que esperamos de você Aproximadamente de experiência profissional, com vivência relevante em prevenção à fraude Sólido entendimento dos fluxos de pagamentos digitais (autorização, captura, chargeback, ciclo de disputa, etc.) experiência no desenvolvimento ou suporte a modelos de score de risco de fraude Forte capacidade analítica e habilidade de traduzir risco de negócio em soluções orientadas por dados Perfil proativo, com senso de dono Conforto em atuar em ambientes multidisciplinares (risco, produto, pagamentos, dados) Tomada de decisão guiada por métricas Curiosidade e interesse contínuo em melhorar a performance dos modelos e das estratégias de fraude Espanhol para conversação (nível intermediário ou superior) Requisitos e qualificações experiência com airflow e construção de pipelines de dados experiência com spark para processamento em larga escala experiência consistente em análise de fraude e modelagem de risco experiência na construção e monitoramento de modelos de score de fraude experiência na criação de dashboards e acompanhamento de kpis de fraude Conhecimentos em mlops e ml engineering Forte domínio de sql e análise de dados Espanhol para conversação Diferenciais experiência com terraform experiência com automação de processos experiência com ambientes cloud (aws, gcp ou similares) experiência com sistemas de detecção de fraude em tempo real Conhecimento em técnicas estatísticas ou de machine learning aplicadas a bases desbalanceadas.