Descrição da Vaga
A Dock está em busca de um(a) Data Scientist - Tech Lead para integrar o time de Inovação e Modelos de Sequência. O profissional será responsável por liderar tecnicamente a equipe na pesquisa e desenvolvimento de modelos de fundação baseados em sequências de eventos financeiros reais, com foco em aplicações como fraude, crédito e Pix. O objetivo é validar rigorosamente a transferência desses modelos para diversas tarefas de negócio, buscando ganhos concretos ou desaconselhando investimentos quando as evidências não forem suficientes.
Responsabilidades
- Definir o Plano de Pesquisa, estruturando o pré-treino auto-supervisionado, lidando com tokenização de campos heterogêneos (categoria de loja, valor, tempo, local, etc.) e escolhendo a melhor arquitetura do modelo.
- Desenhar Protocolos Estritos de Avaliação, criando o ambiente de validação incluindo features point-in-time, divisão robusta por tempo e entidade, execução de bootstrap pareado, testes com múltiplas sementes e testes de embaralhamento de ordem de eventos.
- Estudar Transferência de Aprendizado, investigando e comparando a eficiência de aprendizado (baseline vs. embedding congelado em GBDT vs. fine-tuning completo ou técnicas como LoRA) de forma multitarefa.
- Atuar como Liderança e Orientação Técnica, sendo a referência técnica ("mão na massa") para o time de dados, revisando códigos científicos, mantendo todos os experimentos reprodutíveis e desenhando modelos servíveis alinhando custo e latência junto à engenharia.
- Realizar Tomada de Decisão Transparente, escrevendo relatórios executivos de decisão (go / no-go) perfeitamente compreensíveis e com nível de incerteza explícito.
Requisitos
- ✓Experiência sênior em ML aplicado (6+ anos), com pelo menos 2 anos dedicados ao treinamento do zero de modelos de sequência ou Transformers na linguagem PyTorch.
- ✓Profunda experiência trabalhando com dados tabulares, dados orientados a eventos ou séries temporais irregulares.
- ✓Conhecimento e rigor inegociável na avaliação para combater vazamento temporal (data leakage) e entender o amadurecimento de rótulos com o passar do tempo.
- ✓Mestrado ou Doutorado nas áreas de Estatística, Machine Learning, Computação, Matemática Aplicada, ou um histórico equivalente de entregas técnicas robustas.
- ✓Maturidade científica e sinceridade profissional: capacidade de relatar falhas ou resultados negativos com a mesma clareza que os sucessos, questionando de imediato qualquer métrica "milagrosa".
- •Publicações aprovadas em conferências relevantes do ecossistema científico (como NeurIPS, ICML, ICLR, KDD, ICAIF) focadas em dados tabulares ou séries temporais.
- •Prática na área financeira englobando fraude, crédito e pagamentos, utilizando análise de sobrevivência, inferência causal ou modelagem de uplift.
- •Vivência prática no gerenciamento de treinamentos distribuídos multi-GPU (DDP/FSDP) e métodos de otimização/eficiência como LoRA, quantização e destilação de modelos.
- •Familiaridade sobre como implementar modelos alinhados aos requisitos de segurança de meios de pagamentos e regulações de privacidade como a LGPD.
Benefícios
- ✓Auxílio alimentação (mercado & restaurante)
- ✓Plano de saúde
- ✓Plano odontológico
- ✓Hospital digital
- ✓Suporte psicológico para psicoterapia online
- ✓Orientação ergonômica
- ✓Wellhub
- ✓TotalPass
- ✓Auxílio mensal para despesas remote first
- ✓Previdência privada (após 6 meses de trabalho)
- ✓Licença parental estendida
- ✓Auxílio creche
- ✓Auxílio para pais de filhos especiais
- ✓Plataforma de idiomas
- ✓Disponibilidade de coworking no Brasil inteiro
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Sobre a Empresa
Mais vagas na Dock → A Dock é uma das líderes em tecnologia para meios de pagamento e banking as a service na América Latina. A companhia agrega valor, inovação e escalabilidade aos negócios de seus clientes ao reunir emissão de cartões, digital banking e adquirência em uma plataforma única e abrangente.[Ver Mais]
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