Desenvolvimento de Modelo Preditivo para Análise e Aprovação de Crédito

Estamos buscando um especialista em análise de dados e machine learning para desenvolver um modelo robusto de aprovação de crédito. Temos uma base de dados inicial composta por 700 registros de CPFs que foram aprovados em análises de crédito anteriores, cada um com uma consulta completa no Serasa. Desses, 120 foram posteriormente cancelados devido a inadimplência.

O projeto envolve as seguintes etapas:

1.  Análise Completa dos Dados: Realizar uma exploração aprofundada da base de 700 CPFs, identificando padrões, correlações e fatores de risco relevantes a partir das informações do Serasa e do histórico de aprovação/cancelamento.
2.  Pré-processamento e Engenharia de Features: Preparar os dados para modelagem, incluindo limpeza, tratamento de valores ausentes e criação de novas variáveis que possam enriquecer o modelo preditivo.
3.  Desenvolvimento do Modelo Preditivo: Construir um modelo de machine learning capaz de prever a probabilidade de inadimplência e auxiliar na decisão de aprovação de crédito. O modelo deve ser preciso e interpretável.
4.  Validação e Otimização: Testar o desempenho do modelo utilizando métricas apropriadas (ex: acurácia, precisão, recall, F1-score, auc-roc) e otimizá-lo para garantir sua eficácia e generalização.
5.  Documentação: Entregar uma documentação clara do processo de análise, do modelo desenvolvido e das recomendações para sua implementação e uso contínuo.

O objetivo final é ter um modelo que otimize o processo de aprovação de crédito, minimizando riscos de inadimplência e maximizando a eficiência operacional.