Trabalhar na Azos é ter autonomia de verdade e gente boa do seu lado. Aqui, todo mundo tem espaço pra fazer acontecer e ver o resultado do próprio trabalho chegando na vida de milhares de famílias brasileiras. Acreditamos em um ambiente leve, diverso e colaborativo, onde a troca é constante e o crescimento vem junto com o time.Temos escritórios em São Paulo e Belo Horizonte, mas nosso time está espalhado por todos os cantos do Brasil - e é justamente essa mistura de histórias e perspectivas que fortalece tudo o que construímos juntos.Somos a maior insurtech do Brasil, e nossos valores guiam cada passo da nossa jornada:

• O melhor para os nossos clientes, sempre: colocamos clientes e parceiros(as) no centro de tudo, buscando entregar a melhor experiência.

• Somos tão bons quanto as nossas pessoas: valorizamos um ambiente de confiança, onde todo mundo rema junto e tem espaço pra evoluir.

• Inconformistas por natureza: não nos contentamos com o básico. Questionamos, testamos e criamos o novo.

• A postos e dispostos: encaramos desafios com atitude, resiliência, disciplina e leveza, sem nos acomodar.

Se você busca propósito, liberdade pra criar e um time que joga junto, seu lugar pode ser aqui.

Sobre a Vaga

O time de Data Science da Azos é responsável por construir, evoluir e manter produtos de dados baseados em machine learning com o objetivo de melhorar o economics da companhia: aumentar receita, otimizar custos, elevar o engajamento de clientes e parceiros e dar previsibilidade para eventos futuros.

Estamos em busca de um Data Scientist para construir modelos preditivos e soluções de dados que geram impacto direto no negócio: desde motores de decisão automatizada até modelos de segmentação de parceiros, réguas inteligentes de cobrança e iniciativas de engajamento.

Você vai trabalhar com autonomia em problemas que vão do dado bruto ao modelo em produção, contribuindo também para iniciativas de visão computacional que estão no centro da próxima geração dos nossos produtos. Se você gosta de resolver problemas complexos, tem vivência em modelagem aplicada a risco ou contextos de decisão e quer crescer numa área onde ciência de dados está no núcleo do negócio, essa vaga é pra você.

Como Data Scientist você será responsável por:

• Construir e validar modelos supervisionados e não supervisionados aplicados a problemas variados do negócio: classificação de risco, segmentação de parceiros, detecção de padrões e modelos de engajamento;

• Desenvolver motores de decisão automatizada, traduzindo regras de negócio e outputs de modelos em fluxos de aprovação, recusa e parametrização de risco;

• Contribuir para o desenvolvimento de modelos de visão computacional aplicados à análise e classificação de imagens;

• Colaborar com engenharia na integração de modelos e soluções em produtos internos de subscrição e automação;

• Comunicar resultados e recomendações de modelos de forma clara para times de produto e negócio.

Importante você saber/ter:

• Experiência na construção e validação de modelos supervisionados (classificação, regressão) e não supervisionados (clustering, detecção de anomalias), com foco em problemas reais de negócio;

• Vivência com motores de decisão automatizada aplicados a risco, crédito, subscrição ou contextos similares;

• Fundamentos sólidos de visão computacional: pré-processamento de imagem, segmentação e classificação visual (OpenCV ou similares);

• Python sólido para modelagem e construção de pipelines (pandas, scikit-learn, Hugging Face);

• Capacidade de conduzir análises exploratórias e comunicar resultados de forma clara para áreas de negócio;

• Git e familiaridade com ambientes cloud (GCP ou AWS);

• Formação em Ciência da Computação, Engenharia ou área correlata.

Seria legal se você tivesse:

• Experiência prática com OCR (Tesseract, PaddleOCR, Google Document AI ou AWS Textract);

• Experiência com modelos multimodais (vision-language) como LayoutLMv3, Donut ou similares;

• Vivência com deep learning aplicado a imagens (CNNs, detecção de objetos, segmentação semântica);

• Experiência com frameworks de pipeline como Kedro ou similares;

• Vivência em insurtech, fintech ou contextos com dados regulatórios e documentais.

Benefícios que fazem parte da jornada na Azos

Saúde e bem-estar

• Plano de saúde nacional (apartamento), com opção de incluir dependentes — tudo com o suporte da Pipo.

• Plano odontológico.

• TotalPass e Wellhub, para equilibrar corpo e mente.

• Seguro de vida, trazendo mais tranquilidade para você e sua família.

Família em primeiro lugar

• Licença-maternidade estendida.

• Licença-paternidade estendida.

• Auxílio-creche para apoiar quem tem filhos.

Desenvolvimento e carreira

• Educazos: apoio para o desenvolvimento dos nossos Azonautas.

• Stock Options como forma de reconhecimento — concedido conforme elegibilidade.

Dia a dia mais prático

• iFood Benefícios: Vale-refeição e alimentação e Clube Ifood

• Auxílio-setup para ajudar na estrutura do seu espaço de trabalho.

• Descontos em Farmácias.