ASAAS hutengeneza ziara pepe za kuvutia za 360° kwa biashara na mashirika yanayotafuta matumizi ya kidijitali yanayoshirikisha zaidi. Kazi yake huunganisha video za 360°, picha za drone na vipengele shirikishi ili kuunda mazingira pepe yaliyobinafsishwa kwa sekta kama vile elimu, ukarimu, makumbusho na huduma za afya. Kampuni hii huwasaidia wateja kuwasilisha nafasi na huduma zao mtandaoni kwa maudhui ya kuona yaliyo bora na shirikishi zaidi.
Mtaalamu wa Sayansi ya Data, Uundaji wa Miundo ya Mikopo — Kazi ya Mbali nchini Brazil
Ongoza uundaji wa miundo ya hatari ya mikopo kwa Asaas, kampuni ya fintech ya Brazil. Jenga, thibitisha, sambaza na fuatilia suluhisho za machine learning katika mzunguko mzima wa mikopo.
Maelezo
- Dumisha mwongozo wa kiufundi wa timu na mabomba ya uundaji wa miundo
- Weka mbinu sanifu, kazi zinazoweza kutumika tena, vigezo vya uthibitishaji na matokeo yaliyopangwa kwa mawasiliano ya kiutendaji na kiufundi
- Ongoza uundaji, urekebishaji na uboreshaji endelevu wa miundo ya utabiri katika hatua za Application, Behavior, Collection, Early Warning, PD, LGD na EAD
- Simamia uchotaji na ubadilishaji wa data, uhandisi wa vipengele, uundaji wa mbinu, uthibitishaji, usambazaji na utekelezaji pamoja na Engineering na IT
- Fuatilia utendaji na uthabiti wa miundo ya uzalishaji kwa kutumia vipimo vya Gini, KS na PSI
- Pendekeza urekebishaji upya au uingizwaji wa modeli wakati utendaji au uthabiti unapohitaji hivyo
- Unda na udumishe nyaraka za kiufundi za miundo ili kusaidia ukaguzi, urudiwaji wa matokeo na uzingatiaji wa kanuni
- Tathmini na tekeleza mbinu za kitakwimu, algoriti za machine learning na vyanzo mbadala vya data
- Shirikiana kimkakati na timu za Policy, Risk na Fraud Prevention
- Toa maarifa ya uchanganuzi, mikondo ya hatari na uigaji kwa maamuzi ya kiutendaji
Mahitaji
- Uzoefu uliothibitishwa wa kujenga na kuthibitisha miundo ya hatari ya mikopo katika taasisi za kifedha, kampuni za fintech, mashirika ya taarifa za mikopo au washauri waliobobea
- Ujuzi wa hali ya juu wa programu katika lugha zinazotumika kwa uchanganuzi wa data na uundaji wa miundo ya utabiri
- Uwezo wa kuchota na kuchakata seti kubwa za data zilizopangwa na zisizopangwa
- Utaalamu thabiti wa kinadharia na kiutendaji katika machine learning ya hali ya juu na deep learning
- Ujuzi wa vitendo wa logistic regression, decision trees na mbinu za kuthibitisha na kuchagua sampuli za miundo
- Uzoefu na zana za kutafsiri black-box model kama SHAP na LIME
- Uelewa mpana wa mzunguko wa mikopo na vipimo vyake vikuu vya hatari
- Uwezo wa kimkakati wa kutambua, kupanga na kupanua matumizi ya vitendo ya artificial intelligence katika mtiririko wa kazi wa timu
Manufaa
- Bima ya matibabu na meno bila malipo ya pamoja
- Bima ya maisha
- Posho ya dawa za kuandikiwa
- Posho ya mazoezi ya mwili
- Vikao vinne vya bure vya tiba au mtaalamu wa lishe kila mwezi
- Huduma ya masaji ya haraka katika makao makuu
- Posho inayobadilika ya chakula inayotolewa kupitia kadi ya Visa
- Chakula cha bure katika makao makuu
- Posho ya malezi ya watoto
- Mpango wa msaada kwa wazazi
- Likizo iliyoongezwa ya uzazi na ya baba
- Jukwaa la mafunzo la ndani
- Posho ya elimu inayolipia 70% ya ada ya masomo ya shahada ya kwanza na kozi za lugha, pamoja na kozi na vitabu
- Posho ya ofisi ya nyumbani
- Vifaa vya kazi
- Posho ya samani za ofisi ya nyumbani
- Ushirikiano na WOBA unaotoa ufikiaji wa coworking kote Brazil
- Siku moja ya mapumziko ndani ya mwezi wa siku yako ya kuzaliwa
- Posho ya happy hour
- Bonasi ya rufaa kwa waajiriwa walioajiriwa kwa mafanikio
- Bonasi ya kila mwaka inayotegemea utendaji
- Mpango wa chaguo la hisa
- Hakuna kanuni ya mavazi