Coleta dados de várias fontes para enriquecer análises de risco
Estruturação de dados e engenharia de variáveis (feature engineering) para preditores de risco
Analisar dados para orientar a estratégia de crédito e identificar riscos e oportunidades
Desenvolver e validar modelos de ML (Application, Behavior Scoring, propensão, políticas de crédito)

🎯 Requirements

Python e bibliotecas de data science, SQL e PySpark
Sólida base de estatística e ML para escolher a melhor abordagem
Experiência no ciclo de crédito: Application, Behavior e Collection
Experiência com variáveis de crédito a partir de bureaus e fontes alternativas
Experiência com a plataforma Databricks
Excelente comunicação para influenciar stakeholders

🎁 Benefits

Plano de Saúde e Odontológico
Hospital Digital da Vitta (24h)
Vale Refeição / Vale Alimentação
Auxílio Remoto + Setup Inicial
Horário Flexível
PLR e Seguro de Vida

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