Neon6mo ago

Cientista de Dados Sênior (Fraud Intelligence) - Afirmativa para PcDs

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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!

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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 soluções.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

Buscamos um(a) profissional sênior para se juntar à nossa equipe de Fraud Intelligence, com foco na modelagem de detecção e prevenção de fraudes (modelos em batch e modelos de inferencia online). A responsabilidade central desta posição é o desenvolvimento, manutenção e atualização de modelos para identificar comportamentos fraudulentos em transações e contas, garantindo total aderência às regulamentações aplicáveis.

Desenvolvimento de Modelos de Detecção de Fraudes: Participar do ciclo completo de desenvolvimento dos modelos de detecção, desde a concepção e delineamento técnico (definição de público, amostras, períodos de análise) até a implementação, documentação e monitoramento de performance.

Análise e Tratamento de Dados: Investigar, minerar e manipular grandes volumes de dados para realizar estudos, entender o perfil de risco de fraudes e gerar os insumos necessários para a modelagem.

Soluções Analíticas e Conformidade: Propor e desenvolver a solução de modelagem mais adequada para cada problema relacionado à fraude, com foco principal em garantir a conformidade regulatória e a robustez metodológica.

Documentação Técnica: Criar e manter documentações detalhadas de todo o processo de desenvolvimento, assegurando a rastreabilidade e o suporte para auditorias internas e externas.

Colaboração Estratégica: Interagir de forma colaborativa com as áreas de Desenvolvimento e Tecnologia para garantir o alinhamento e a correta implementação dos modelos de prevenção de fraudes.

Formação Acadêmica: Superior completo em Estatística, Matemática, Física, Ciências da Computação, Engenharia ou áreas correlatas.

Experiência em Modelagem: Experiência sólida no desenvolvimento de modelos de detecção de outliers associados a fraudes, preferencialmente no setor financeiro.

Habilidades Técnicas:

Python e Spark: Proficiência no uso de Python para análise de dados e implementação de modelos.

SQL: Experiência avançada com SQL para manipulação de grandes bases de dados (ex: Pyspark, Athena, Trino).

Versionamento de Código: Experiência com plataformas de hospedagem de código como GitHub ou BitBucket.

Capacidade Analítica: Forte habilidade para identificar problemas, interpretar requisitos complexos e propor soluções analíticas adequadas e eficientes.

Perfil Comportamental: Perfil colaborativo, com paixão por aprendizado contínuo, forte orientação a resultados e excelente capacidade de comunicação.

Conhecimento de práticas de engenharia de software

Conhecimento em MlOps

Vivência com ferramentas de automação de processos (ex: AirFlow).

Location & Eligibility

Where is the job

Worldwide

Fully remote, anywhere in the world

Who can apply

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Worldwide

Listing Details

Posted: October 21, 2025
First seen: March 25, 2026
Last seen: May 14, 2026

Posting Health

Days active: 49
Repost count: 0
Trust Level: 32%
Scored at: May 14, 2026

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