Monster Jobs lê cada vaga aberta e diz, de 0 a 100, o match dela com o seu currículo — de graça. Você está vendo esta página sem a parte mais importante dela: a sua.
Pode ser 94. Pode ser 31.
O ponteiro só crava quando lemos o seu currículo. Leva 1 minuto, de graça.
DOSSIÊ MJ-8973 · ACESSO PARCIAL
Cientista de Dados Especialista (Políticas de Crédito)
Asaas · Brasil
Esta é 1 de 65.598 vagas encontradas nos últimos 30 dias. Nós comparamos todas com o seu currículo — hoje, esta página nem sabe quem você é.
Grátis, sem cartão. Só o seu currículo.
Encontrada há 5 horas
Se candidatar no escuro custa uma noite.
Saber custa um minuto.
A conta que ninguém faz
Você, sozinho, numa noite
~20
vagas abertas e lidas uma a uma — a maioria descartada no terceiro parágrafo, quando o requisito que você não tem finalmente aparece. Dias assim, toda semana.
O Monster Jobs, enquanto isso
65.598
vagas já lidas e entendidas, prontas para ganhar nota contra o seu currículo no momento em que ele chegar. Você não procura mais vaga — recebe as que merecem a sua atenção.
Recrutador faz triagem de candidato.
Aqui, o recrutador é você — de vagas.
Cada uma chega com nota e motivo. Seu único trabalho é dizer sim ou não.
RELATÓRIO DE COMPATIBILIDADE · GERADO POR VAGA, POR PESSOA
Por que essa nota
Para quem tem conta, este bloco explica a nota em português — escrito sobre o seu histórico, não um texto genérico:
O raciocínio da nota é gerado para cada currículo depois do cadastro gratuito.
A seu favor
O que do seu histórico pesa a favor aqui.
O que falta
O que a vaga pede e seu currículo ainda não mostra.
1 minuto: você envia o currículo, nós escrevemos o resto.
Ninguém caça sozinho. Esta vaga foi encontrada por outra pessoa e entrou no acervo de todo mundo. A caça continua enquanto você lê isto — e a sua parte do acervo (65.598 vagas, comparadas com o seu currículo) só passa a existir quando você entra.
O que você decide sobre cada vaga
Cada vaga vira um caso com histórico: candidatei, entrevista, proposta. Estes botões são os reais — só falta a conta.
Descrição da vaga
Se você tem paixão por inovação e busca trabalhar em um ambiente ágil, colaborativo e desafiador, esta pode ser a sua oportunidade!
O time de Políticas de Crédito do Asaas está buscando uma pessoa para atuar como como Cientista de Dados Especialista e referência técnica no time de Políticas de Crédito, liderando do início ao fim o desenho, testes de hipóteses, simulação e otimização das regras de negócio e estratégias ao longo de todo o ciclo de vida do cliente.
Nesta posição, você será a ponte estratégica entre a Ciência de Dados e a tomada de decisão executiva, trabalhando em estreita colaboração com os times de Modelagem, Engenharia e Produtos. O objetivo central é traduzir modelos analíticos, inteligência artificial e grandes volumes de dados em políticas de crédito automatizadas, eficientes e de alto impacto, maximizando a aprovação e o crescimento rentável da carteira, mantendo os níveis de risco e inadimplência sob estrito controle.
- Padronização e Governança Técnica em Políticas (Playbook & Frameworks): Desenvolver e manter o playbook técnico e frameworks de simulação de políticas da área, padronizando metodologias de teste (A/B, Campeão/Desafiante), funções reutilizáveis para motores de decisão e outputs estruturados para apresentações executivas de resultados;
- Evolução do Ciclo de Vida do Cliente: Liderar o desenho, calibração e evolução contínua das estratégias e regras de decisão para todo o ciclo de vida de crédito (Esteiras de Concessão/Onboarding, Gestão Dinâmica de Limites, Precificação, Manutenção e Cobrança);
- Ciência de Dados Aplicada a Políticas (End-to-End): Utilizar técnicas avançadas de análise de dados, otimização e simulações de cenários (backtesting/stress testing) para mensurar o impacto financeiro de alteração nas regras de negócio antes do deploy em produção;
- Monitoramento e Governança de Políticas: Avaliar continuamente a performance das réguas e estratégias ativas utilizando métricas de negócio e risco (Conversion Rate, Approval Rate, NPL, Overdue, Roll-Rates, LTV e Trade-off de Risco), propondo ajustes ágeis sempre que identificado desvio do apetite de risco;
- Inovação, P&D e Expansão de IA: Liderar a aplicação de algoritmos de decisão, Aprendizado de Máquina e otimização matemática para evoluir de políticas rígidas para estratégias dinâmicas e personalizadas. Atuar com uma visão estratégica global para integrar Inteligência Artificial e automações em todo o ciclo de trabalho do time de Políticas - desde a ideação e testes de hipóteses até o acompanhamento em produção -, impulsionando a eficiência operacional, acelerando o tempo de entrega e elevando a maturidade analítica da equipe;
- Parceria Estratégica e Suporte Executivo: Atuar como o principal parceiro analítico das áreas de Risco, Fraude e Financeiro, traduzindo insights complexos de dados em recomendações estratégicas claras para embasar o direcionamento do negócio.
- Experiência consistente e comprovada em estratégias e políticas de risco de crédito, atuando com Ciência de Dados em instituições financeiras, fintechs, bureaus de crédito ou consultorias especializadas;
- Domínio avançado de linguagens de programação voltadas para análise e ciência de dados;
- Forte domínio de linguagens e ferramentas de processamento de Big Data para criação de variáveis analíticas;
- Sólido conhecimento prático de Machine Learning aplicados a políticas, testes A/B, análise de sobrevivência, algoritmos de otimização restrita e frameworks de decisão;
- Compreensão profunda de indicadores financeiros de crédito (P&L de Crédito, Risk-Adjusted Return, Loss Provision, NPL, LTV/CAC, Safras e Roll-Rates).
Modelo de Trabalho:
- Carga horária de 8h por dia (segunda a sexta-feira);
- Contratação CLT.
Leu tudo e ficou na dúvida? É exatamente isso que a nota resolve.
Por que criar conta agora
Leva 1 minuto
Envie o currículo e pronto. Sem formulário longo, sem questionário, sem teste.
Grátis de verdade
Sem cartão, sem período de teste que expira. Seu currículo só gera as suas notas.
Já tem vaga esperando
65.598 vagas encontradas nos últimos 30 dias — a sua nota nesta e em todas as outras sai assim que o currículo chega.