Estados Unidos
Nominal
Carvana
Cientista de Dados Sênior, Modelagem Preditiva, Crédito e Risco
Estados Unidos
Tempe, Arizona, United States
PythonSQL
Tradução automática. Consulte o original.
Sobre a Carvana...
Na Carvana, estamos mudando a forma como as pessoas compram e vendem carros. Com uma visão ambiciosa e uma abordagem fundamentalmente diferente, projetada para ser divertida, rápida e justa, a Carvana se tornou a varejista automotiva de crescimento mais rápido da história. Expandimos nacionalmente, abrimos capital na Bolsa de Valores de Nova York, vendemos nosso 1 milionésimo carro e alcançamos a lista Fortune 500, tudo em apenas oito anos.
Hoje, com 4 milhões de clientes de varejo e contando, a Carvana é tanto a varejista automotiva pública de crescimento mais rápido quanto a mais lucrativa, e estamos apenas começando. Continuamos a elevar o padrão para nossos clientes enquanto abordamos a enorme oportunidade que ainda existe no maior vertical de consumo.
Trabalhar aqui significa fazer parte de uma equipe que abraça a mudança, celebra a resolução criativa de problemas e sempre se esforça para ser melhor. Na Carvana, você terá a oportunidade de enfrentar desafios significativos, aprender rapidamente e ajudar a moldar o futuro do varejo automotivo. Se você é motivado a crescer e causar impacto como parte de uma equipe colaborativa, você se encaixará perfeitamente. Saiba mais sobre como é trabalhar aqui com as pessoas que já o fazem.
Sobre a Vaga
Esta função está inserida no espaço de modelagem de Crédito e Risco da Carvana, trabalhando em modelos preditivos de alto impacto que informam a avaliação de risco e a tomada de decisão em toda a empresa.
Estamos procurando um contribuidor individual sênior que ajudará a avançar as capacidades técnicas de nossos modelos centrais de crédito e risco, desenvolvendo, validando e produzindo novas técnicas de modelagem e sinais de dados.
O sucesso nesta função advém de melhorias constantes e cumulativas — introduzindo novas ideias de forma pragmática, provando valor precocemente e iterando em direção a abordagens mais sofisticadas ao longo do tempo. Embora o trabalho se concentre nos modelos principais de crédito e risco, espera-se que técnicas e sinais bem-sucedidos se expandam para outros modelos e equipes por meio de fluxos de trabalho compartilhados e infraestrutura de modelagem.
Esta função é adequada para alguém que opera confortavelmente na interseção de modelagem avançada e entrega no mundo real para equilibrar as compensações entre complexidade e objetivos de negócios.
O que o Sucesso Parece
Modelo de Trabalho: Esta é uma 100% função presencial em nosso escritório de Tempe, de segunda a sexta-feira.
Ao longo do tempo, o sucesso nesta função se reflete em:
- Melhorias mensuráveis na precisão, robustez ou cobertura dos modelos centrais de crédito e risco.
- Novas técnicas de modelagem ou sinais de dados que transitam da experimentação para o uso contínuo em produção.
- Padrões ou abstrações claras que permitem que outras equipes adotem e construam sobre este trabalho.
- Forte alinhamento entre os avanços da modelagem e os resultados reais do negócio.
Coisas Legais
A contratação está sujeita à aprovação de uma verificação completa de antecedentes. Esta função é elegível para patrocínio de visto.
A Carvana é uma empregadora que oferece igualdade de oportunidades. Todos os candidatos recebem consideração para emprego sem distinção de raça, cor, religião, sexo, orientação sexual, identidade ou expressão de gênero, estado civil, origem nacional, idade, deficiência mental ou física, status de veterano protegido ou informação genética, ou qualquer outra base protegida pela lei aplicável. A Carvana também proíbe assédio a candidatos ou funcionários com base em qualquer uma dessas categorias protegidas.
Observe que esta descrição de cargo não foi projetada para conter uma lista abrangente de atividades, deveres ou responsabilidades que são exigidas do funcionário para este cargo. Deveres, responsabilidades e atividades podem mudar a qualquer momento com ou sem aviso.
O que você fará
- Melhorar os modelos centrais de crédito e risco por meio de uma sequência de avanços incrementais em precisão, robustez e cobertura ao longo do tempo.
- Aproveitar uma ampla gama de fontes de dados estruturados e não estruturados em múltiplas modalidades para impulsionar melhorias sustentadas na precisão do modelo e na qualidade da decisão.
- Projetar, treinar e implantar modelos avançados de machine learning, incluindo (mas não se limitando a) gradient boosting, aprendizado de representação, embeddings e abordagens baseadas em transformers.
- Usar modelos de alto impacto como campo de testes para novas técnicas e modalidades de dados, validando quais ideias entregam ganhos mensuráveis em produção.
- Construir e aplicar frameworks rigorosos de avaliação (validação offline, backtests, simulações, experimentos online) para guiar a iteração e a tomada de decisão.
- Exercer forte julgamento sobre a complexidade do modelo e as compensações, equilibrando sofisticação com confiabilidade e manutenibilidade.
- Colaborar estreitamente com as equipes de engenharia de dados e plataforma para garantir que os modelos estejam prontos para produção, sejam escaláveis, monitoráveis e fáceis de manter.
- Traduzir o trabalho bem-sucedido em padrões, abstrações ou sinais reutilizáveis que possam ser adotados em outros esforços de modelagem.
- Atuar como líder técnico na organização de Modelagem Preditiva por meio de revisões de design, revisões de código e mentoria informal.
O que você deve ter
- 5-8+ anos de experiência construindo e implantando modelos preditivos em ambientes de produção.
- Um histórico comprovado de entrega de modelos e melhoria deles iterativamente ao longo do tempo, não apenas desenvolvendo-os offline.
- Forte experiência com técnicas modernas de machine learning (por exemplo, LightGBM/XGBoost, redes neurais, aprendizado de representação).
- Excelente intuição estatística, incluindo conforto em raciocinar sobre compensações de viés/variância, generalização e validade experimental.
- Fluência em Python e SQL, com padrões de codificação de qualidade de produção.
- Capacidade comprovada de levar problemas de modelagem ambíguos e abertos de ideia → experimento → impacto em produção.
- Bacharelado em Ciência da Computação, Estatística, Matemática, Economia Quantitativa ou área similar de uma instituição de ensino superior credenciada é obrigatório.
Também seria ótimo se você tivesse
- Experiência prática com embeddings, transformers ou outros modelos de representação profunda em sistemas do mundo real.
- Experiência na integração de dados não estruturados ou semiestruturados (texto, imagens, documentos, sinais de dispositivos) em modelos preditivos.
- Familiaridade com monitoramento de modelos, detecção de desvios e estratégias de retreinamento para sistemas de decisão de alto impacto.
- Experiência trabalhando em crédito, risco, fraude, subscrição ou ambientes de modelagem de alto risco semelhantes.
Observações sobre Experiência
Experiência em pesquisa é um diferencial apenas se combinada com um forte viés para entrega e impacto em produção.
O que ofereceremos em troca
- Posição Salarial em Tempo Integral com um salário competitivo.
- Benefícios Médicos, Odontológicos e de Visão.
- 401K com contrapartida da empresa.
- Uma infinidade de benefícios, incluindo pagamentos de empréstimos estudantis, descontos em veículos, benefícios para seus animais de estimação e muito mais.
- Um ótimo programa de bem-estar para mantê-lo(a) saudável e feliz, tanto física quanto mentalmente.
- Acesso a oportunidades para expandir seu conjunto de habilidades e compartilhar seu conhecimento com outras pessoas na organização.
- Uma cultura de empresa de promoções internas, com uma atmosfera de startup que permite desenvolvimento de carreira variado e rápido.
- Um lugar em uma das empresas de crescimento mais rápido do país.
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