Cientista de Dados Sênior; Previsão de Inadimplência em Seguros

Position: Cientista de Dados Sênior (Previsão de Inadimplência em Seguros)

Vaga aberta de Cientista de Dados Sênior (Previsão de Inadimplência em Seguros). A empresa contratante é confidencial neste anúncio, e a seleção é conduzida pela Sylision.

Nível:

senior.

Modelo de trabalho:

100% Remoto.

Contratação:

tempo integral, CLT ou PJ.

Sobre a vaga:

Uma seguradora que vende seguro com pagamento parcelado e financiamento de prêmio sofre com cancelamentos por falta de pagamento: a parcela atrasa, a apólice é suspensa e o cliente fica sem cobertura exatamente quando pode precisar dela. Você vai construir o modelo que prevê quem tem maior chance de inadimplir, para que a área de cobrança aja antes do atraso e a área comercial ofereça outra forma de pagamento.

A modelagem é cuidadosa. A inadimplência é um evento relativamente raro, e a janela de observação define o resultado: se for curta demais, o modelo ignora o cliente que atrasa na terceira parcela. Variáveis de comportamento de pagamento são mais fortes do que as cadastrais, mas algumas variáveis cadastrais podem funcionar como proxy de característica protegida, e o uso delas precisa ser justificado.

O modelo deve ser bem calibrado, pois a probabilidade vai dirigir a decisão de contato e a reserva financeira.

O que você vai fazer:

• Definir com a cobrança o evento de inadimplência e a janela de previsão
• Construir variáveis de comportamento de pagamento, canal, produto e histórico do segurado
• Treinar e comparar modelos, de regressão logística a gradiente boosting, com validação temporal
• Calibrar as probabilidades e medir a estabilidade com índices como PSI
• Avaliar riscos de viés e justificar o uso de cada variável
• Desenhar teste que mostre se a ação de cobrança antecipada reduz a perda
• Traduzir o modelo em faixas de risco para as áreas de cobrança e comercial
• Orientar cientistas menos experientes e revisar os estudos de risco do time

Requisitos:

• Modelagem de evento raro com validação temporal, em Python
• Calibração de probabilidades e métricas de discriminação como AUC e KS
• SQL para construir bases de análise a partir de histórico de pagamentos
• Desenho de teste de impacto de uma ação operacional
• Atenção à equidade e à LGPD no uso de variáveis
• Comunicação com risco, cobrança e jurídico

Diferenciais:

• Experiência com modelos de crédito ou de cobrança
• Conhecimento de explicabilidade de modelos como SHAP
• Noção de regras do setor de seguros sobre cancelamento por inadimplência
• Hábito de monitorar o modelo depois da entrega e relatar a degradação

Como é trabalhar aqui:

Vaga 100% remota, com contratação CLT, para cliente da Sylision com sede em Minas Gerais. Os estudos são revistos por outra pessoa e as escolhas de variável ficam registradas para consulta futura. Depois da liberação, o desempenho do modelo é apresentado mensalmente às áreas que o usam. Na candidatura, informe a sua pretensão salarial.

Benefícios oferecidos pela empresa contratante:

• Ambiente colaborativo, com senso de comunidade e conquistas celebradas em equipe
• Trabalhe de qualquer lugar, com liberdade e flexibilidade
• Conexão global: convivência com times de diferentes países e culturas
• Apoio à saúde física com Total Pass e Mediquo
• Cuidado com a saúde mental pelo programa Team Care
• Contratação e jornada definidas com a empresa contratante

Tecnologias envolvidas:

• Python
• Pandas
• scikit-learn
• SQL
• Estatística
• Jupyter
• Git
• Risco de crédito
• Calibração

Seus dados:

tratados conforme a LGPD, com remoção a qualquer momento, a pedido.