Staff Data Scientist I Risco de Cr dito

Sobre a Neon

Na Neon, cada ideia conta e pode transformar a vida financeira de milhares de brasileiras e brasileiros que acreditam que o céu é o limite. Buscamos pessoas que querem contribuir com impacto real e crescer junto com a gente!

Nosso ritmo é intenso, assim como o aprendizado com gente muito talentosa e equipes colaborativas que geram impacto real desde o primeiro dia, com o bônus de trabalhar de qualquer lugar do Brasil.

Aqui a inovação e tecnologia andam juntos e diversidade é decisão estratégica do negócio e compromisso que molda nossas decisões e garante um ambiente acolhedor para todas as pessoas.

Valorizamos a colaboração, o diálogo aberto e entregas que compreendam as necessidades das pessoas que usam nossas soluçõ es.Se você é uma pessoa que gosta de construir, testar, aprender e se comprometer com a excelência, a Neon é pra você.

Vem fazer parte de um time que não tem medo de sonhar grande e trabalha junto para elevar a barra todos os dias, fazendo o dinheiro fluir e o mundo crescer. Vem #ViverNoAzul!

Sobre a oportunidade:

Buscamos um Staff Data Scientist I altamente objetivo, focado na prática e com perfil resolutivo para liderar o desenvolvimento e a evolução dos nossos modelos de risco de crédito de ponta a ponta. Se você possui sólida maturidade técnica, prefere a resolução ágil de problemas complexos ao idealismo acadêmico e tem orgulho de ver seus modelos rodando de forma consistente e escalável em ambiente de produção, esta vaga foi feita para você.

Responsabilidades e atribuições:

• Desenvolver, testar e colocar em produção modelos tabulares complexos de alta performance, focados estritamente em problemas de classificação e risco de crédito.
• Garantir o ciclo de vida completo dos modelos (end-to-end), desde a manipulação e extração de dados brutos até o monitoramento e suporte operacional em ambiente produtivo.
• Investigar e intervir de forma ágil e prática em cenários reais de falha ou degradação de modelos em produção, garantindo a resiliência das operações de crédito.
• Utilizar técnicas avançadas de interpretabilidade de modelos para traduzir comportamentos estatísticos complexos em insumos claros para a tomada de decisão de negócio.
• Atuar como referência técnica avançada (Staff), elevando a barra de engenharia e modelagem de dados de todo o time de cientistas.

Requisitos e qualificações:

• Experiência Prática em Produção: Sólido histórico colocando modelos tabulares de grande porte em ambientes produtivos reais.
• Domínio de Algoritmos de Boosting: Profundo conhecimento prático no desenvolvimento e calibração de algoritmos como XGBoost e LightGBM.
• Ferramentas de Interpretabilidade: Domínio técnico avançado no uso de frameworks de explicabilidade, especificamente o SHAP.
• Soberania em SQL: Capacidade de realizar manipulações complexas de dados de forma dir