Skills
Python
SQL
Machine Learning
Feature Engineering
XGBoost
LightGBM
Scikit-learn
A/B testing
Fraud detection
Sobre a Vaga
Na AB InBev, você vai atuar no time TaDa LATAM Anti-Fraud, criando modelos e estratégias analíticas para identificar comportamentos fraudulentos e reduzir abusos na plataforma. O objetivo é transformar grandes volumes de dados em decisões automatizadas, minimizando perdas financeiras sem prejudicar a experiência de usuários legítimos.
Responsabilidades
- Desenvolver modelos de Machine Learning para prevenção de fraude e detecção de abuso
- Criar algoritmos de Behavioral Risk Scoring com sinais comportamentais, transacionais e contextuais
- Definir regras inteligentes e estratégias de bloqueio automatizado para reduzir fraudes com foco em conversão
- Construir modelos para detectar promotional fraud, abuso de consumidores, fraude de pagamentos, multi-conta e outras formas de abuso
- Analisar padrões de comportamento para descobrir oportunidades de melhoria na prevenção a fraudes
- Conduzir e evoluir features para aumentar o poder preditivo dos modelos
- Planejar e executar experimentos e testes A/B para validar estratégias de prevenção
- Acompanhar continuamente a performance de modelos e regras em produção
- Atuar em conjunto com Engenharia para colocar modelos em produção e garantir escalabilidade
- Colaborar com Data Engineering para assegurar qualidade e confiabilidade dos dados
- Desenvolver dashboards e métricas para acompanhar KPIs de fraude
- Apoiar decisões do time Anti-Fraud e Produto com análises quantitativas
Requisitos
- Experiência aplicando Data Science para resolver problemas complexos do negócio
- Vivência prática com desenvolvimento, deploy e manutenção de modelos de Machine Learning em ambientes de produção
- Domínio avançado de Python e SQL
- Experiência com feature engineering e modelagem preditiva
- Conhecimento de algoritmos de aprendizado supervisionado e não supervisionado
- Experiência com bibliotecas como Scikit-learn, XGBoost e LightGBM (ou similares)
- Prática com experimentação, validação e monitoramento de modelos
- Experiência com datasets de grande escala
- Capacidade de traduzir problemas de negócio em soluções analíticas
- Boa comunicação e colaboração com times multidisciplinares
Beneficios
- Bônus por performance e bônus de assiduidade
- Plano privado de previdência
- Vale-refeição
- Seguro saúde, odontológico e de vida
- Parcerias e programas como Wellhub e Clube Ben
- Descontos em medicamentos e em produtos da Ambev
- Auxílios (ex.: transporte e subsídios relacionados a childcare), além de programas de idiomas e treinamentos
Esta vaga foi curada e enriquecida pelo 123Vagas para facilitar sua busca. A candidatura é feita no site original: job-boards.greenhouse.io.
Saiba como funciona.