Cientista de Dados Sênior - Dados & IA

Descrição da vaga

Nossa área de Tecnologia é um pilar fundamental dos nossos negócios, sendo responsável pela nossa transformação digital. Aqui criamos soluções tecnológicas sempre idealizando e desenvolvendo técnicas e processos de automação, seja para aprimorar a experiência de trabalho das nossas equipes ou aumentar a capacidade de entrega dos nossos produtos e serviços.

Nós somos responsáveis por uma infraestrutura gigantesca que atende aos principais produtos de vídeo da Globo, como o Globoplay, Premiere e os Canais Globo. Além disso, somos responsáveis pela transmissão ao vivo de grandes eventos - desde os campeonatos estaduais de futebol, a Copa do Mundo, Olimpíadas, Rock in Rio e até as câmeras ao vivo do Big Brother Brasil, que fica disponível 24x7 para todos os assinantes do Globoplay.

A frente de Dados & IA desenvolve plataformas de dados, experimentação, machine learning, recomendação e segmentação de audiência para os produtos digitais da Globo. Essas plataformas impactam milhões de usuários por mês e suportam modelos de IA aplicados a diversos desafios, como personalização de conteúdo, publicidade contextual, predição de churn, prevenção a fraudes, otimização de inventário e muito mais. Buscamos um Cientista de Dados Sênior para atuar na frente de Antifraude, com experiência sólida em Machine Learning aplicado a detecção e prevenção de fraude, autonomia para conduzir projetos de ponta a ponta e capacidade de traduzir dados em decisões de risco escaláveis. Ferramentas de IA generativa podem ser usadas como apoio, mas o foco do dia a dia é ML.

Criamos ambientes onde todas as pessoas são incluídas, acolhidas e valorizadas. Nos empenhamos em ser uma Globo cada vez mais diversa, em representatividade e pensamento, aprendendo uns com os outros e estimulando a criatividade e inovação.

Modelo de trabalho:

Híbrido em locais com escritório Globo (RJ, SP, POA, Brasília, Recife ou BH)

Responsabilidades e atribuições

Como será seu dia a dia:

• Construir, treinar e produtizar modelos de ML para detecção e prevenção de fraude (classificação, detecção de anomalias), lidando com bases altamente desbalanceadas;
• Desenvolver e manter pipelines de scoring em tempo real (ou near-real-time) para decisões de risco em fluxo;
• Monitorar performance e drift dos modelos em produção, com retreinamento contínuo — essencial num cenário adversarial em que os padrões de fraude mudam constantemente;
• Fazer feature engineering sobre dados transacionais e comportamentais para capturar sinais de fraude;
• Colaborar com times de risco, produto e engenharia para equilibrar bloqueio de fraude e experiência de usuários legítimos (tradeoff entre falsos positivos e falsos negativos);
• Explorar o uso de IA generativa como ferramenta de apoio (aceleração de análises, prototipação, documentação), quando fizer sentido;
• Atuar como referência técnica no time, apoiando decisões de arquitetura e contribuindo para o desenvolvimento de pessoas mais júnior;
• Trabalhar em time multidisciplinar, colaborando com engenheiros de ML, engenheiros de dados e POs para criar soluções orientadas a dados.
  
  
  

Requisitos e qualificações

Do que você precisa:

• Ensino superior completo em Ciência de Dados, Estatística, Matemática, Ciência da Computação ou áreas correlatas;
• Experiência sólida como Cientista de Dados, com atuação autônoma em projetos de ML de ponta a ponta (da concepção ao deploy em produção);
• Proficiência em Python e SQL para análise e modelagem de dados;
• Experiência com classificação e/ou detecção de anomalias, incluindo tratamento de classes desbalanceadas;
• Familiaridade com métricas adequadas a cenários desbalanceados (precision/recall, PR-AUC, matriz de confusão orientada a custo de negócio);
• Conhecimento de frameworks de Machine Learning (Scikit-Learn, XGBoost/LightGBM; TensorFlow ou PyTorch são um plus);
• Familiaridade com MLOps — monitoramento de modelos, detecção de drift e continuous training;
• Experiência em computação em nuvem (preferencialmente GCP);
• Experiência com manipulação de grandes volumes de dados;
• Conhecimento sobre boas práticas de desenvolvimento de software, CI/CD e versionamento (Git);
• Boa capacidade de comunicação e colaboração em equipe.
  
  
  

Conhecimentos que te destacam:

• Experiência prévia com antifraude, risco ou detecção de anomalias em produção;
• Modelagem baseada em grafos para detecção de fraude em rede (quadrilhas, anéis de fraude);
• Experiência com APIs de predição online de baixa latência;
• Explicabilidade de modelos (SHAP, feature importance) para justificar decisões de bloqueio;
• Familiaridade com IA generativa / LLMs aplicada à produtividade ou análise;
• Experiência avançada com MLOps em GCP (Vertex Pipelines, Model Monitoring);
• Inglês intermediário/avançado (escrita, leitura e conversação).
  
  
  

Informações adicionais

Por que vir para Globo:

Vem e vamos criar histórias e tecnologias juntos.

Na Globo, o encontro de histórias com tecnologia move um time diverso e apaixonado por inovação.

A gente tem a chance de aproximar os brasileiros, criando novas formas de se conectar com eles.

Aqui, cada um faz a transformação acontecer.

Nossos processos seletivos estão acontecendo de forma 100% remota. #vempraglobo

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