Staff Data Scientist - Credit

About The Company

Somos a solução financeira que está mudando o jogo na América Latina, construindo inovação com visão de futuro. Em 5 anos, já abrimos mais de 10 milhões de contas e captamos R$300 milhões com fundos como a16z e NEA. Somos uma fintech Série B, regulada pelo Banco Central, com um time de 120 pessoas construindo uma nova forma da geração mais jovem se relacionar com dinheiro.

Sobre a vaga

Como Staff Data Scientist de Crédito e Cobrança na NG.CASH, você será responsável por construir a inteligência que sustenta nossa operação de crédito — da concessão à recuperação. A companhia está apostando em produtos de crédito para seus clientes, e os modelos que você desenvolver vão ajudar a definir quem aprovamos, com que limite, a que preço e como agimos quando o cliente atrasa. É uma posição com impacto direto em receita, inadimplência e margem.

Principais Atividades

• Desenvolver, validar e monitorar modelos de risco de crédito ao longo de todo o ciclo: application score, behavior score, modelos de limite, propensão a pagar e collection score;
• Estruturar a política de crédito junto ao time de políticas: régua de aprovação, atribuição de limites, pricing baseado em risco e estratégias de swap-in/swap-out;
• Construir modelos para a operação de cobrança: priorização de fila, melhor canal e momento de contato, propensão à recuperação e otimização de ofertas de acordo e desconto;
• Estimar perda esperada (PD, LGD, EAD) e apoiar o dimensionamento de provisão (PDD) junto a Finanças;
• Acompanhar safras, roll rates, matrizes de transição e curvas de recuperação, identificando deterioração de carteira antes que ela apareça no resultado;
• Construir pipelines de Machine Learning em parceria com Engenharia, garantindo rastreabilidade, versionamento, monitoramento e reprocessamento;
• Desenhar e executar testes champion/challenger e experimentos controlados para medir o impacto real de modelos e mudanças de política;
• Integrar e explorar fontes externas de dados — bureaus de crédito, Open Finance, cadastro positivo, dados alternativos — além dos dados transacionais do app;
• Monitorar performance e estabilidade dos modelos (KS, Gini, PSI), identificando drift, riscos e oportunidades de otimização;
• Garantir explicabilidade, auditabilidade e conformidade regulatória dos modelos, incluindo justificativa de negativa de crédito;
• Atuar como ponte entre negócio e tecnologia, traduzindo problemas abertos de risco em soluções modeláveis e mensuráveis.
  
  

O Que Não Pode Faltar

• Experiência de +4 anos no campo de dados, com atuação direta em modelagem de risco de crédito ou cobrança;
• Vivência em fintech, instituição financeira ou operação de crédito, com entendimento do ciclo completo (originação, behavior, cobrança e recuperação);
• Domínio de Python e bibliotecas de Machine Learning (scikit-learn, XGBoost/LightGBM), com fluência tanto em modelos interpretáveis quanto em gradient boosting;
• SQL sólido para tratamento e investigação de dados;
• Familiaridade com métricas e ferramentas de risco: KS, Gini/AUC, WOE/IV, PSI, análise de safras e roll rates;
• Capacidade de conectar decisão técnica a resultado financeiro — saber explicar o trade-off entre aprovação e inadimplência para quem não é técnico;
• Habilidades sólidas de resolução de problemas, organização, comunicação e planejamento, com capacidade para prosperar em ambiente de equipe.
  
  

Diferenciais

• Experiência com dados de bureaus e Open Finance;
• Conhecimento de análise de sobrevivência aplicada a recuperação de crédito;
• Familiaridade com o arcabouço regulatório do Banco Central e com LGPD aplicada a decisões automatizadas de crédito;
• Experiência com modelos de fraude e sua interação com risco de crédito.
  
  

O Que Você Vai Encontrar Na NG.CASH

• Operação de crédito em construção — espaço real para definir como as coisas são feitas, e não apenas manter o que já existe;
• Ambiente dinâmico e que preza pela inovação;
• Contato próximo dos times de negócio e tomadores de decisão;
• Autonomia para tocar os próprios projetos;
• Stack de ponta para implementar soluções (Snowflake e AWS).
  
  

Ao enviar esta candidatura, concordo que meus dados pessoais sejam coletados, tratados e armazenados pela empresa exclusivamente para fins de gestão e avaliação da minha participação no processo seletivo.