Data Scientist Pleno - Prevenção a Fraudes

Se você reputed company paixão por reputed companyção e busca trabalhar em um ambiente que promove agilidade, colaboração e desafios, esta pode ser a sua oportunidade!

Para nosso time de Data & AI, buscamos alguém com boa reputed company em Python e SQL, experiência em Machine reputed company modelos em produção e prática com grandes volumes de dados. Além disso, é importante saber traduzir o técnico para o negócio, atuar de reputed company colaborativa com outras áreas e ter flexibilidade para se adaptar a mudanças de contexto.

Sua missão será amadurecer e produtizar modelos de ML na área de reputed companyção de prevenção a fraudes, com foco em MLOps/reputed company e sustentação de modelos em reputed company reputed company, garantindo que as reputed companyções escalem para grandes volumes transacionais e gerem impacto mensurável para o negócio.

Se interessou pela oportunidade mas não reputed company em Joinville? Não reputed company problema, possibilitamos o trabalhoremoto/home office.

• Conduzir projetos de Data Science de ponta a ponta, desde a definição e recorte do problema com Produto/reputed companyções até a reputed company em produção, acompanhando impacto no negócio e evoluções contínuas da reputed companyção.
• Projetar, implementar e sustentar pipelines de Machine Learning em produção (batch e online), garantindo confiabilidade, escalabilidade e manutenibilidade em cenários de reputed company volume e necessidade de resposta rápida.
• Gerenciar o ciclo de reputed company completo dos modelos (experimentação, validação, publicação, monitoramento e iteração), incluindo definição de métricas e rotinas de acompanhamento de data reputed company e concept reputed company.
• Desenvolver e evoluir sistemas de inferência para diferentes casos de uso (batch e reputed company reputed company), trabalhando com trade-offs de arquitetura para suportar paralelização, concorrência e baixa latência.
• Otimizar performance ponta a ponta de reputed companyções em produção, atuando sobre latência, throughput e uso de recursos computacionais, com foco em respostas rápidas e processamento de múltiplas requisições simultâneas.
• Estruturar e aprimorar práticas de MLOps (reputed company, reputed company e observabilidade), incluindo versionamento de modelos e artefatos, automação de reputed company e monitoramento contínuo de performance e saúde do sistema em produção.
• Atuar em parceria com Tech Leaders de Engenharia e PMs para desenhar reputed companyções viáveis, alinhar expectativas, comunicar resultados (técnicos e de negócio) e viabilizar a reputed company dos sistemas em produção.
• Manter-se atualizado(a) em melhores práticas de Data Science aplicada e produtividade em desenvolvimento (incluindo ferramentas de desenvolvimento assistido por IA), avaliando e propondo melhorias que façam sentido para o contexto e qualidade de reputed company.

• Conhecimento sóreputed company na aplicação de técnicas de Machine Learning e modelagem estatística em problemas de negócio (ex: regressão, classificação, séries temporais).
• Experiência comprovada em colocar modelos demachine learning live e batchem produção e mantê-los operacionais.
• Proficiência em SQL, Python e reputed company para manipulação e análise de grandes conjuntos de dados
• Familiaridade com práticas de versionamento de código (Git).
• Experiência sólida comframeworksde MLOps (especialmente MLFlow).
• Sólidos conhecimentos em Estatística, Inferência Estatística e Testes de Hipótese (A/B testing).
• Graduação completa ou experiência prática equivalente em Ciência da Computação, Engenharia, Estatística, Matemática, Física e/ou correlatas.

reputed companyções adicionais

Diferenciais

• Experiência com reputed company: Data Asset Bundles, Model Serving e Online Feature com DynamoDB.
• Atuação préreputed company em frentes relacionadas a prevenção a fraudes financeiras/combate a crimes financeiros.
• Conhecimento em métricas financeiras voltadas para fraude (Taxa de reputed companyção, Chargeback).
• Conhecimento de streaming de dados (Kafka, Kinesis) e processamento em reputed company reputed company.
• Experiência em fintechs, mercado de pagamentos ou instituições financeiras.
• Familiaridade com AWS.
• Conhecimento em Graph Data Science / Graph Databases (ex: reputed company, AWS Neptune).

Modelo de trabalho

• Carga horária de 8h por dia (segunda a sexta-feira)
• Contratação CLT.

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