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Descrição da Vaga
Buscamos um(a) Data Scientist Sênior com sólida base em Python e SQL, experiência em Machine Learning com modelos em produção e prática com grandes volumes de dados. O profissional será responsável por amadurecer e produtizar modelos de Machine Learning para a área de prevenção a fraudes financeiras transacionais, com foco em MLOps/deploy e sustentação de modelos em tempo real, garantindo que as soluções escalem para grandes volumes transacionais e gerem impacto mensurável para o negócio.
Responsabilidades
- Conduzir projetos de Data Science de ponta a ponta, desde a definição e recorte do problema com Produto/Operações até a entrega em produção, acompanhando impacto no negócio e evoluções contínuas da solução.
- Projetar, implementar e sustentar pipelines de Machine Learning em produção (batch e online), garantindo confiabilidade, escalabilidade e manutenibilidade em cenários de alto volume e necessidade de resposta rápida.
- Gerenciar o ciclo de vida completo dos modelos (experimentação, validação, publicação, monitoramento e iteração), incluindo definição de métricas e rotinas de acompanhamento de data drift e concept drift.
- Desenvolver e evoluir sistemas de inferência para diferentes casos de uso (batch e tempo real), trabalhando com trade-offs de arquitetura para suportar paralelização, concorrência e baixa latência.
- Otimizar performance ponta a ponta de soluções em produção, atuando sobre latência, throughput e uso de recursos computacionais, com foco em respostas rápidas e processamento de múltiplas requisições simultâneas.
- Estruturar e aprimorar práticas de MLOps (infra, deploy e observabilidade), incluindo versionamento de modelos e artefatos, automação de deploy e monitoramento contínuo de performance e saúde do sistema em produção.
- Atuar em parceria com Tech Leaders de Engenharia e PMs para desenhar soluções viáveis, alinhar expectativas, comunicar resultados (técnicos e de negócio) e viabilizar a entrega dos sistemas em produção.
- Manter-se atualizado(a) em melhores práticas de Data Science aplicada e produtividade em desenvolvimento (incluindo ferramentas de desenvolvimento assistido por IA), avaliando e propondo melhorias que façam sentido para o contexto e qualidade de entrega.
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Requisitos
- ✓Boa base em Python e SQL.
- ✓Experiência em Machine Learning com modelos em produção.
- ✓Prática com grandes volumes de dados.
- ✓Habilidade para traduzir o técnico para o negócio.
- ✓Atuação colaborativa com outras áreas.
- ✓Flexibilidade para se adaptar a mudanças de contexto.
- ✓Domínio em algoritmos clássicos (classificação e regressão) voltados para scores de risco, utilizando métodos robustos (XGBoost, LightGBM, Random Forest).
- ✓Experiência em produtizar e manter o funcionamento de modelos machine learning live e batch.
- ✓Vivência com modelos live (via APIs), lidando com cenários de alta concorrência e requisitos de baixa latência.
- ✓Experiência na gestão e monitoramento de modelos em produção e domínio de frameworks como MLflow.
- ✓Proficiência em SQL, Python e Spark para análise de grandes conjuntos de dados.
- ✓Conhecimentos em Inferência Estatística e aplicação prática de Testes A/B em problemas de negócio.
- ✓Familiaridade com práticas de desenvolvimento estruturado e versionamento de código (Git).
- ✓Habilidade para comunicar resultados técnicos de forma clara e traduzir métricas estatísticas em impactos práticos para o negócio.
- ✓Graduação completa ou experiência prática equivalente em Ciência da Computação, Engenharia, Estatística, Matemática, Física e/ou correlatas.
- •Experiência com Databricks (Data Asset Bundles, Model Serving e Online Feature com DynamoDB).
- •Vivência prévia em fintechs, mercado de pagamentos ou instituições financeiras.
- •Atuação direta em prevenção a fraudes ou combate a crimes financeiros.
- •Conhecimento em métricas financeiras voltadas para fraude (Taxa de Aprovação, Chargeback).
- •Conhecimento de streaming de dados (Kafka, Kinesis) e processamento em tempo real.
- •Conhecimento em Graph Data Science / Graph Databases (ex: Neo4j, AWS Neptune).
- •Familiaridade com AWS.
Benefícios
- ✓Assistência médica sem coparticipação.
- ✓Assistência odontológica sem coparticipação.
- ✓Seguro de vida.
- ✓Auxílio para compra de medicamentos.
- ✓Auxílio para realizar atividades físicas.
- ✓Parceria com Neon para saúde financeira.
- ✓Parceria com Zenklub para saúde física e mental (4 sessões mensais de terapia ou nutricionista gratuitas).
- ✓Benefício alimentação flexível (cartão de crédito Visa).
- ✓Auxílio creche.
- ✓Programa de apoio parental.
- ✓Licença maternidade estendida.
- ✓Licença paternidade estendida.
- ✓Plataforma de treinamentos in company.
- ✓Auxílio educação (subsidia 70% de mensalidades de graduações e idiomas, compra de cursos e livros).
- ✓Auxílio Home Office.
- ✓Equipamentos de trabalho.
- ✓Auxílio mobília.
- ✓Parceria com WOBA para uso de coworkings em todo o Brasil.
- ✓Day Off no mês do aniversário.
- ✓Auxílio Happy Hour.
- ✓Bonificação por indicação de novos colaboradores.
- ✓Bonificação baseada em metas anuais.
- ✓Plano de Stock Options.
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Sobre a Empresa
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