Sr data scientist (3)

Netvagasvia BeBee

São PauloPlenoCLTHoje

Salário Estimado

R$ 9.360,00 - R$ 14.040,00

Tecnologias

Python Go MongoDB AWS Docker Kubernetes Git GitLab iOS Machine Learning IA Data Science TensorFlow PyTorch

0de 100

Ótimo

Score da Vaga

Descrição da Vaga

O que Buscamos para Somar ao nosso #TopazTeam: Ciência de Dados e Modelagem Analisar dados estruturados e não-estruturados para identificar padrões de fraude e lavagem de dinheiro • Desenvolver modelos de Machine Learning (classificação, clusterização, detecção de anomalias) para problemas de segurança financeira

•Aplicar feature engineering, tratar missing values, normalizar dados e balancear datasets • Evitar data leakage na separação e validação de datasets

•Criar visualizações para comunicar resultados a diferentes públicos • Experimentar algoritmos diversos (ScikitLearn, LightGBM, CatBoost, Keras, TensorFlow, PyTorch) Engenharia de Dados Trabalhar com bancos de dados distribuídos (Athena, Hive, Spark) processando grandes volumes

•Otimizar queries SQL reduzindo custos e tempo de execução • Manipular dados estruturados (CSV, Parquet) e não-estruturados (JSON, imagens)

•Desenvolver pipelines de transformação e preparação de dados Machine Learning Engineering Criar e manter pipelines automatizados de ML (treinamento, validação, deploy) • Containerizar aplicações com Docker

•Gerenciar PODs e deployments com Kubernetes • Garantir escalabilidade e disponibilidade das soluções Monitoramento e Manutenção Monitorar performance dos modelos em produção

•Detectar e corrigir data drift e concept drift • Configurar alertas e dashboards de métricas

•Implementar retreinamento automático e versionamento de modelos • Aplicar técnicas de explicabilidade (XAI) para conformidade regulatória Inovação Pesquisar novas tecnologias e algoritmos de ML

•Contribuir com boas práticas e documentação técnica • Manter-se atualizado em Data Science e Machine Learning Requisitos Obrigatórios Fundamentos Matemática e Estatística

•Sólido conhecimento em matemática, estatística e probabilidade Machine Learning:

•Experiência com algoritmos de classificação, clusterização e detecção de anomalias

•Domínio do ciclo completo de ML: transformação, feature engineering, treinamento, validação • Frameworks: ScikitLearn, LightGBM, CatBoost, Keras, TensorFlow, PyTorch Dados:

•Manipulação com Numpy e Pandas • Dados não-estruturados (JSON, imagens)

•Visualização (Matplotlib, Seaborn, Plotly, ApexCharts) Bancos de Dados • Experiência com SQL e bancos relacionais

•NoSQL (MongoDB, DocumentDB, DynamoDB) • Bancos distribuídos (Athena, Hive, Spark)

•Otimização de queries • ORM em Python Python:

•Desenvolvimento robusto em Python • Git para versionamento

•Estruturas de dados, algoritmos e design patterns • Testes: pytest (unitários), Locust (carga) Cloud e Infraestrutura (AWS):

•S3, Athena, DynamoDB, EC2, Lambda, ECR, ECS/EKS • Docker para containerização

•Kubernetes para orquestração • Terraform (conceitos básicos)

•GitLab CI/CD (conceitos básicos) Diferenciais • Ferramentas MLOps (Dagster, MLflow, Kubeflow, Airflow)

•Feature Stores e Model Registry • Experiência em detecção de fraudes, anomalias ou segurança financeira

•NLP ou processamento de imagens (OpenCV, PIL) • Certificações AWS (Solutions Architect, ML Specialty)

•Contribuições open source ou publicações técnica Se você tem esse perfil e quer fazer parte de um time inovador e dinâmico, venha para a Topaz! Seu Papel como Protagonista da Transformação: Na Topaz, você será responsável por liderar o desenvolvimento e a implantação de modelos avançados que impulsionam a prevenção de fraudes em larga escala.

Seu dia-a-dia será desafiador e repleto de oportunidades para aplicar suas habilidades técnicas e estratégicas.

Entre as

principais atividades estão: · Desenvolvimento e Experimentação de Modelos: Projetar, treinar e validar modelos de aprendizado de máquina utilizando algoritmos avançados.

Realizar experimentos para testar novas abordagens, ajustando hiper parâmetros e avaliando métricas como FPR e recall. · Implantação e Monitoramento em Produção: Trabalhar em conjunto com engenheiros MLOps para criar pipelines robustos que garantam a escalabilidade dos modelos em ambientes produtivos.

Monitorar o desempenho dos modelos em produção, identificando possíveis degradações ou oportunidades para melhorias contínuas. · Otimização e Manutenção Contínua: Atualizar os modelos com novos dados para garantir que permaneçam relevantes frente a mudanças no comportamento fraudulento.

Implementar técnicas de explicabilidade para tornar os modelos transparentes e alinhados às regulamentações aplicáveis. · Pesqu

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