O Grupo Crédito Agrícola (GCA) é um Grupo Financeiro Cooperativo centenário, constituído pela Caixa Central – Caixa Central de Crédito Agrícola Mútuo C.R.L. (Caixa Central) e pelas Caixas de Crédito Agrícola Mútuo, suas Associadas bem como pelas empresas de serviços auxiliares participadas, directa ou indirectamente, pela Caixa Central (Empresas Participadas), profundamente enraizado no tecido económico das diferentes regiões do país.
Com mais de 400.000 Associados e 1.600.000 Clientes, o GCA é o único Grupo Financeiro Cooperativo de âmbito nacional em que as 69 Instituições de Crédito que o compõem são Cooperativas, estando toda a sua organização societária orientada para a sustentação e o apoio à competitividade.
Oferta – Data Scientist – Lisboa
A Direção de Compliance pretende recrutar um Data Scientist para a área de Fraude. A Direção de Compliance tem como missão a gestão da Função Conformidade do Grupo Crédito Agrícola, garantindo o adequado cumprimento da legislação regulamentação aplicável e a Prevenção de Crime Financeiro.
Principais responsabilidades
- Investigar e analisar novos e emergentes modus operandi de fraude, acompanhando a evolução dos padrões e tendências no contexto bancário;
- Analisar grandes volumes de dados transacionais e comportamentais, recorrendo a SQL, Python e/ou R, com vista à identificação de padrões, anomalias e potenciais situações de fraude;
- Desenvolver, testar e otimizar modelos analíticos e de Machine Learning aplicados à prevenção e deteção de fraude;
- Traduzir os resultados das análises e investigações em insights acionáveis, contribuindo para a melhoria da eficácia e precisão dos mecanismos de deteção;
- Monitorizar e avaliar o desempenho dos modelos e mecanismos de deteção existentes, identificando eventuais lacunas, desvios e necessidades de ajustamento face à evolução dos padrões de fraude;
- Contribuir para a melhoria contínua dos mecanismos de deteção, procurando assegurar um equilíbrio entre a identificação eficaz de situações de fraude e a redução de falsos positivos;
- Trabalhar em estreita articulação com as áreas de Fraude, Tecnologia, Risco, Compliance e outras áreas relevantes, contribuindo para o desenvolvimento e implementação de soluções de prevenção e deteção de fraude e para uma resposta integrada a novas ameaças;
- Documentar os resultados das análises, modelos e metodologias desenvolvidas, contribuindo para o reforço e partilha do conhecimento interno em matéria de fraude.
Perfil
- Formação superior em Data Science, Matemática, Estatística, Engenharia Informática, Engenharia ou área similar;
- Experiência profissional mínima de 4 anos em Data Science, Advanced Analytics ou Machine Learning, preferencialmente aplicada ao setor financeiro;
- Experiência sólida na utilização de SQL e na análise de grandes volumes de dados;
- Experiência na utilização de Python e/ou R;
- Conhecimentos de ferramentas de visualização e reporting, como Power BI, serão valorizados;
- Conhecimentos sólidos de análise estatística, Machine Learning e técnicas de deteção de anomalias;
- Forte capacidade analítica, de pensamento crítico e de resolução de problemas;
- Capacidade para trabalhar e interpretar grandes volumes de dados;
- Boas capacidades de comunicação e apresentação, incluindo experiência de contacto direto com clientes;
- Domínio da língua inglesa, oral e escrita;
- Será valorizada experiência nas áreas de fraude, pagamentos, cartões, serviços financeiros ou banca;
- Será valorizada experiência no desenvolvimento e aplicação de modelos de Machine Learning à deteção de fraude;
- Serão valorizados conhecimentos de AML, KYC e PSD2, bem como de outros referenciais relevantes no âmbito da prevenção e deteção de fraude.
Oferece-se
- Integração numa instituição sólida, com forte presença no setor financeiro;
- Remuneração e benefícios de acordo com o ACT e práticas do setor bancário;
- Oportunidades de desenvolvimento profissional numa equipa colaborativa e especializada;
- Perspetivas de evolução e crescimento na carreira.
