Atividades:
- Atuar na construção e evolução de estratégias analíticas voltadas à recuperação de crédito e redução de inadimplência, apoiando decisões com base em dados;
- Desenvolver e monitorar modelos preditivos de cobrança, propensão a pagamento, risco de default e segmentação de clientes inadimplentes;
- Criar e otimizar estratégias de cobrança e recuperação (digital, inbound/outbound), utilizando dados para maximizar recuperação e eficiência operacional;
- Realizar análises exploratórias e diagnósticos de carteira, identificando drivers de inadimplência, perfis de devedores e oportunidades de recuperação;
- Estruturar bases analíticas e pipelines de dados em ambientes de grande volume (Data Lake), garantindo qualidade, consistência e rastreabilidade;
- Desenvolver dashboards e indicadores (KPIs) de recuperação, como curva de cobrança, taxa de recuperação, roll rate e aging;
- Aplicar técnicas de machine learning e estatística para otimização de estratégias de cobrança e priorização de carteiras;
- Conduzir testes A/B e experimentação para validação de abordagens de recuperação e políticas de cobrança;
- Monitorar performance de modelos e estratégias, propondo melhorias contínuas;
- Trabalhar em conjunto com áreas de cobrança, risco, produtos e operações, garantindo alinhamento entre estratégia e execução;
- Documentar processos, modelos e regras de negócio, garantindo governança e rastreabilidade dos dados.
Requisitos:
- Experiência consolidada em Ciência de Dados, Analytics ou MIS, preferencialmente com foco em crédito, cobrança ou recuperação;
- Domínio em Python e SQL para manipulação, análise e modelagem de dados;
- Experiência com modelagem estatística e machine learning aplicada a risco, crédito ou comportamento de clientes;
- Vivência com análise de grandes volumes de dados e construção de pipelines (ETL/ELT);
- Experiência com desenvolvimento e acompanhamento de KPIs e indicadores operacionais;
- Capacidade analítica para identificar padrões de inadimplência e propor ações de recuperação;
- Habilidade de comunicação para interação com áreas de negócio e times técnicos;
- Vivência com acompanhamento de performance de carteiras e estratégias.
Diferenciais:
- Experiência direta em recuperação de crédito, cobrança, inadimplência ou carteiras massificadas;
- Vivência com construção de estratégias de cobrança segmentadas e priorização de clientes;
- Experiência com testes A/B, otimização de contato e canais de cobrança;
- Conhecimento em ferramentas e ambientes de Big Data (Databricks, AWS, PySpark);
- Experiência com SAS, R ou ferramentas estatísticas;
- Conhecimento em machine learning avançado, IA ou LLMs aplicados ao negócio;
- Experiência com dados de crédito: bureau, score, políticas, antifraude;
- Vivência em ambientes financeiros, fintechs ou bancos.
Pagamento: R$8.000,00 - R$10.000,00 por mês
Benefícios:
- Assistência médica
- Assistência odontológica
- Auxílio-creche
- Auxílio-internet
- Participação nos lucros
- Seguro de vida
- Vale-refeição
- Vale-transporte
Pergunta(s) de seleção:
- Inicialmente presencial, com transição para o modelo híbrido após o período de adaptação será híbrido: (3x presencial 02x home office) na região da Vila Olímpia?
- Qual é a sua pretensão salarial para atuar com contratação CLT?
Experiência:
- Python (Obrigatório)
- Machine Learning (Obrigatório)
- Databricks (Obrigatório)
Local do trabalho: Remoto híbrido para Vila Olímpia, SP
