Cientista de Decisões

Vaga não está no LinkedIn

🔥 3 horas atrás

🌐 Colômbia, Argentina, +4 outros países – Remoto

🇨🇴 Colômbia – Remoto 🇦🇷 Argentina – Remoto 🇵🇦 Panamá – Remoto 🇨🇱 Chile – Remoto 🇧🇷 Brasil – Remoto 🇲🇽 México – Remoto

⏳ Contrato/Temporário

🟡 Pleno

🟠 Sênior

👻 Score fantasma 12%

O que significa: a chance de ninguém estar realmente contratando para esta vaga.Como ler: 60% ou mais significa que achamos que é uma vaga fantasma. Pontuações mais baixas preocupam menos.Como pontuamos: tempo em aberto, republicações, vagas abertas vs tamanho do time, rapidez para fechar vagas, e se o salário está divulgado.Observação: é uma estimativa de dados públicos, não um julgamento da empresa. Vagas reais podem ter pontuação alta, então use como uma dica, não como um fato.

Candidatar-se

Encontrar Vagas Remotas Similares

CRNCY (BZ) Limited

SiteLinkedInTodas as Vagas

51 - 200 funcionários

💼 Consultoria

🤝 B2B

💸 Finanças

Consulting • B2B • Finance

CRNCY (pronunciado Currency), é uma empresa de investimento focada em desenvolver negócios de alto nível em mercados de médio porte, menos competitivos, dentro do grupo de países da Commonwealth.

Descrição

• Analisar o desempenho do portfólio e identificar oportunidades para melhorar a rentabilidade por meio da estratégia de crédito • Modelar a probabilidade de pagamento, inadimplência e fraude a partir de dados incompletos e alternativos • Desenvolver a base de inferência estatística dos modelos de risco de crédito • Traduzir análises em regras de crédito, incluindo estratégia de aprovação, requisitos de subscrição, definição do valor do primeiro empréstimo e segmentação de clientes • Otimizar os requisitos de subscrição e reduzir atritos desnecessários para os clientes • Projetar e avaliar experimentos para melhorar os resultados das operações de crédito • Quantificar os trade-offs entre crescimento, risco, experiência do cliente e rentabilidade • Traduzir análises em recomendações práticas para subscrição e gestão de portfólio • Estruturar perguntas, desenvolver análises e assumir as decisões resultantes sem delegá-las a uma equipe de analytics • Trabalhar diretamente com as lideranças de crédito e finanças e com o fundador • Assumir a responsabilidade por decisões em diversos mercados

🎯 Requisitos

• Experiência no uso de dados e raciocínio probabilístico para tomar ou influenciar decisões empresariais importantes • Experiência na avaliação de trade-offs entre objetivos conflitantes em cenários de incerteza • Experiência na aplicação de julgamento analítico, em vez de depender exclusivamente de regras ou modelos predefinidos • Experiência em traduzir análises em decisões e recomendações práticas de negócio • Responsabilidade pelos resultados de negócio decorrentes das decisões • Experiência em estratégia ou analytics de portfólio, estratégia de subscrição, estratégia de crédito, gestão de riscos ou outra função analítica que envolva tomada de decisões de alto impacto em cenários de incerteza • Formação em uma universidade de excelência em Decision Science, Pesquisa Operacional, Matemática Aplicada, Estatística, Economia, Engenharia ou Ciência da Computação, com carga significativa de disciplinas quantitativas • Experiência com ciência de decisões, otimização de riscos, estratégia de crédito ou economia de portfólio • Experiência com segmentação de clientes, análise de valor esperado, retornos ajustados ao risco ou otimização de preços • Experiência com risco de crédito, analytics de subscrição, scorecards, probabilidade de inadimplência, inadimplência no primeiro pagamento, perda esperada ou análise do comportamento de pagamento • Experiência em trabalhos de risco relacionados a seguros, como precificação atuarial, analytics de subscrição, seleção de riscos, previsão de perdas, analytics de sinistros, detecção de fraudes ou precificação baseada em risco • Experiência com dados alternativos, comportamentais ou não estruturados; ambientes com clientes com histórico de crédito limitado; análise de coortes; análise de safras; perda esperada; valor do ciclo de vida do cliente; ou acompanhamento do desempenho do portfólio • Experiência com experimentação, inferência causal, testes A/B, testes champion/challenger, testes bayesianos ou simulação de Monte Carlo • Experiência no uso de dados internos desorganizados para melhorar decisões reais de negócio • SQL e Python em nível de análise e modelagem, incluindo a escrita de código original • Conhecimento de probabilidade, estatística, segmentação, modelagem preditiva e análise de valor esperado • Conhecimento de regressão logística, scorecards, XGBoost, LightGBM ou modelos práticos semelhantes • Conhecimento de backtesting, validação out-of-time, desenho de experimentos e análise de poder estatístico, além de disciplina de validação, incluindo prevenção de data leakage • Inglês fluente obrigatório • É necessário ter sobreposição significativa diária com o horário das Américas

📊 Verifique sua pontuação de currículo para esta vaga

Melhore suas chances de conseguir uma entrevista verificando sua pontuação de currículo antes de se candidatar.

Enviar Currículo