Anti-Fraud Spec II - Cientista de Dados Pleno

Job Description:

Anti-Fraud Spec II - Cientista de Dados Pleno

Country: Brazil

Ao integrar o time de Cyber Security & Anti-Fraud do Santander, você atuará no time que é responsável prevenir fraudes internas e externas, mitigar os riscos de cyber segurança e segurança da informação, em um modelo de centro de defesa alinhado ao modelo de digitalização do banco.

Buscamos Cientista de Dados Pleno para atuar no desenvolvimento, implementação e monitoramento de modelos estatísticos e de Machine Learning voltados à predição de eventos raros, contribuindo para a tomada de decisão baseada em dados e para a mitigação de riscos do negócio.

O profissional fará parte de uma equipe multidisciplinar, atuando desde a exploração e preparação dos dados até a validação, implantação e acompanhamento dos modelos em produção, garantindo robustez, interpretabilidade e geração de valor para o negócio.

Você vai se identificar com a gente se tiver:
Think Customer - Penso no Cliente
Embrace Change - Impulsiono a mudança
Act Now - Atuo com rapidez
Move Together - Trabalho em equipe
Speak Up - Falo abertamente

Aqui, seu papel será:
* Desenvolver modelos estatísticos e de Machine Learning para predição de eventos raros.
* Realizar análises exploratórias de dados (EDA) e identificar padrões, tendências e oportunidades.
* Tratar bases de dados de grande volume, garantindo qualidade e consistência das informações.
* Construir pipelines de treinamento, validação e monitoramento de modelos.
* Definir e acompanhar métricas de performance dos modelos, especialmente em cenários de classes desbalanceadas.
* Trabalhar em parceria com áreas de negócio para entendimento dos problemas e tradução em soluções analíticas.
* Realizar documentação técnica e apresentação de resultados para públicos técnicos e executivos.
* Participar da evolução contínua das práticas de ciência de dados e MLOps da área.

Requisitos Imprescindíveis:
* Graduação em Matemática, Ciência da Computação, Engenharia, Física ou áreas correlatas.
* Sólidos conhecimentos em Estatística, Probabilidade e Inferência Estatística.
* Experiência com modelagem supervisionada para classificação.
* Conhecimento em técnicas para tratamento de classes desbalanceadas: Oversampling (SMOTE, ADASYN), Undersampling, Class weights, Threshold optimization
* Conhecimento de métricas adequadas para eventos raros: Precision, Recall, F1-Score, PR-AUC, ROC-AUC e KS

Machine Learning

* Experiência prática com: Regressão Logística, Random Forest, Gradient Boosting, XGBoost, LightGBM, CatBoost
* Conhecimento em validação cruzada e prevenção de overfitting.
* Feature engineering e seleção de variáveis.

Programação e Dados

* Python avançado.
* Manipulação de dados com Pandas, NumPy e PySpark.
* SQL avançado.
* Experiência com ambientes de processamento distribuído (Databricks, Spark ou similares).
* Versionamento de código com Git.

Deploy e Monitoramento

* Experiência em implantação e monitoramento de modelos em produção.
* Conhecimento em conceitos de MLOps.
* Monitoramento de drift, performance e estabilidade dos modelos.

Comunicação e Negócio

* Capacidade de traduzir problemas de negócio em soluções analíticas.
* Boa comunicação para interação com stakeholders técnicos e não técnicos.
* Perfil analítico, colaborativo e orientado a resultados.

Requisitos Desejáveis:
* Pós-graduação, Mestrado ou especializações em Ciência de Dados, Inteligência Artificial ou áreas afins
* IA Generativa, como a área possui uma squad dedicada a IA Generativa, serão considerados diferenciais:
* Experiência com LLMs (GPT, Claude, Llama, Gemini ou similares).
* Engenharia de Prompt (Prompt Engineering).
* Implementação de aplicações com LangChain, LangGraph ou frameworks equivalentes.
* Construção de soluções RAG (Retrieval-Augmented Generation).
* Conhecimento em bancos vetoriais: FAISS, Pinecone, Chroma, Weaviate
* Avaliação e monitoramento de aplicações GenAI.
* Experiência com agentes de IA e fluxos multiagentes.
* Fine-tuning e adaptação de modelos fundacionais.

Engenharia e Arquitetura

* Experiência com APIs REST.
* Conhecimento em Docker e Kubernetes.
* Experiência em ambientes cloud (AWS, Azure ou GCP).
* CI/CD para projetos de Machine Learning.

Explicabilidade e Governança

* SHAP, LIME e interpretabilidade de modelos.
* Governança e documentação de modelos.
* Conhecimento em regulamentação e gestão de risco de modelos.

# BENEFÍCIOS
Remuneração Variável (PLR + Bônus);
Assistência Médica e Odontológica;
Auxílio Alimentação e Refeição;
Previdência Complementar;
Seguro de Vida;
Auxílio Creche/Babá;
Gympass ou Totalpass;
Vale Transporte;
Programa Nascer;
Be Healthy - Programa que incentiva todos a terem hábitos mais saudáveis;
PAPE - Programa de apoio pessoal especializado

E aí? quer ser chama?
Aqui é o espaço para criar o novo, questionar e desafiar o mercado. É ter a urgência do agoira e do futuro alinhados para atender ao cliente, sempre da melhor forma. É fazer parte de uma empresa global, que valoriza o potencial máximo de cada um e que preza pela diversidade em todas as suas dimensões. É ser simples, pessoal e justo.
Se isso te chama, vem para o Santander!
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