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!

#AquiSuaChamaTransforma

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