Empresa: Santander
Requisitos Imprescindíveis : • 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)UndersamplingClass weightsThreshold optimization • Conhecimento de métricas adequadas para eventos raros: PrecisionRecallF1-ScorePR-AUCROC-AUCKS • Machine Learning • Experiência prática com: Regressão LogísticaRandom ForestGradient BoostingXGBoostLightGBMCatBoost • 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: • 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: FAISSPineconeChromaWeaviate • 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. • Formação Desejada • Graduação em Matemática, Ciência da Computação, Engenharia, Física ou áreas correlatas. • Pós-graduação, Mestrado ou especializações em Ciência de Dados, Inteligência Artificial ou áreas afins serão considerados diferenciais. • # 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! • #AquiSuaChamaTransforma • #EspecialistadeCyberSecurity&Anti-Fraud #VemProSantander • #LI-DNI Sobre a empresa: Se você tem vontade de crescer e aprender sempre, e tem paixão em impactar pessoas através de suas análises, esse pode ser o seu lugar. 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. Temos uma vaga para você se tornar Anti-Fraud Spec II . Aqui na área de Cyber Security Architecture , você fará parte do time que é responsável por entregar serviços e produtos com visão end-to-end da jornada e experiência do cliente. Esse pode ser o próximo passo para crescer e desenvolver sua carreira. 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.