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Asaas

Cientista de Dados Especialista (Políticas de Crédito)

Localização
Brasil · fusos compatíveis: UTC-5, UTC-4, UTC-3, UTC-2
Modalidade
Remoto
Países elegíveis
BR
Salário
Não informado
Publicada na fonte em
01/10/2026
Candidaturas até
30/11/2026
Contrato
Tempo integral

Sobre a oportunidade

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 comocomo 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 oplaybooktécnico eframeworksde simulação de políticas da área, padronizando metodologias de teste (A/B, Campeão/Desafiante), funções reutilizáveis para motores de decisão eoutputsestruturados 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 dodeployem 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,LTVeTrade-offde 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, traduzindoinsightscomplexos 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,bureausde 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 eRoll-Rates).

Informações adicionais

Modelo de Trabalho:

Carga horária de 8h por dia (segunda a sexta-feira);

Contratação CLT.

Originally posted on Himalayas

Data-ScientistCredit-Risk-AnalystQuantitative-AnalystCredit-Policy-AnalystMachine-Learning-EngineerUTC-5UTC-4UTC-3UTC-2

Fonte: Himalayas. Consultada em 20/10/2026.