DATA SCIENTIST III | DATA ENGINEERING & SCIENCE

<div class="content-intro"><p><strong>Conheça o Inter</strong> <br>Pioneiros, mudamos o mercado ao lançar o primeiro banco digital do Brasil e seguimos criando tendências com tecnologia de ponta. Evoluímos para um Super App Financeiro Global, com soluções completas e inovação de primeira. Aqui, o trabalho tem propósito: construir oportunidades reais, transformar a vida das pessoas e o mercado financeiro. Esse é o nosso Jeito Inter de Fazer. Se você quer fazer parte dessa mudança e deixar um legado, seu lugar é aqui.<br><br>Vem ser Sangue Laranja.</p> <p><strong>Get to Know Inter </strong><br>As pioneers, we transformed the market by launching Brazil’s first digital bank and continue to shape the future with cutting-edge technology.<br>We have evolved into a Global Financial Super App, delivering complete solutions and leading innovation. Here, work has purpose: creating real opportunities, transforming people’s lives, and reshaping the financial market.<br>This is the Inter way of making things happen. If you want to be part of this transformation and leave your mark, your place is here.</p> <p>Become Sangue Laranja.</p></div><p class="p1"><strong>Sobre a vaga e missão do cargo </strong></p> <p class="p1">Você fará parte do nosso time de Data Science como referência técnica sênior e atuará diretamente na construção de soluções inteligentes que impactam milhões de clientes do Inter. Sua missão será transformar grandes volumes de dados em modelos preditivos e insights estratégicos, liderando tecnicamente iniciativas de ponta a ponta e sendo protagonista na evolução do nosso ecossistema de produtos financeiros e digitais. </p> <p class="p1"><strong>No seu dia a dia, você vai: </strong></p> <ul> <li>Conduzir análises exploratórias de grandes volumes de dados transacionais e comportamentais para identificar insights acionáveis e oportunidades de negócio. </li> <li>Construir e implementar modelos de machine learning e deep learning aplicados a problemas reais como detecção de fraudes, análise de risco de crédito, sistemas de recomendação, previsão de churn e propensão de compra. </li> <li>Validar hipóteses por meio de experimentos controlados com metodologias de teste A/B e análise estatística. </li> <li>Liderar tecnicamente projetos de ciência de dados de ponta a ponta, desde a concepção até a entrega em produção. </li> <li>Atuar como referência técnica no time, apoiando o desenvolvimento de cientistas de dados juniores e plenos por meio de code reviews e orientação técnica. </li> <li>Colaborar com product owners e engenheiros para traduzir desafios de negócio em soluções analíticas robustas e escaláveis. </li> <li>Contribuir para a definição de boas práticas, padrões técnicos e evolução da cultura de dados na organização. </li> </ul> <p class="p1"><strong>O que buscamos </strong></p> <p class="p1"><strong>Obrigatórios:</strong></p> <ul> <li>Sólida experiência com modelos de machine learning em ambientes produtivos e de larga escala, com histórico comprovado de entrega de valor para o negócio. </li> <li>Proficiência em Python com bibliotecas como pandas, numpy, matplotlib, scikit-learn, PyTorch. </li> <li>Experiência avançada em SQL para manipulação e consulta de grandes volumes de dados. </li> <li>Experiência com Apache Spark para processamento distribuído de grandes volumes de dados. </li> <li>Conhecimento em serviços AWS (como S3, SageMaker, Glue, EMR ou similares) para desenvolvimento e deploy de soluções de dados. </li> <li>Domínio de Git para versionamento de código e colaboração em times de tecnologia. </li> <li>Sólida base em estatística descritiva e inferencial, testes de hipóteses e conceitos de probabilidade. </li> <li>Capacidade de explorar datasets complexos, identificar padrões e trabalhar com dados estruturados e semi-estruturados. </li> <li>Habilidade de comunicação técnica para apresentar resultados e insights de forma clara para audiências diversas (data storytelling). </li> <li>Experiência com o ciclo completo de desenvolvimento de modelos, incluindo monitoramento, retreinamento e manutenção em produção (MLOps). </li> </ul> <p class="p1"><strong>Desejáveis:</strong></p> <ul> <li>Experiência em desenvolvimento de soluções de Machine Learning em ambiente produtivo. </li> <li>Experiência com Apache Airflow para orquestração e agendamento de pipelines de dados. </li> <li>Experiência com metodologias de experimentação A/B em ambiente de produto digital. </li> <li>Vivência em empresas de tecnologia ou fintechs com alto volume de dados. </li> <li>Experiência em liderança técnica ou mentoria de times de dados. </li> <li>Conhecimento em ferramentas de feature store, monitoramento de modelos (como MLflow ou similares) e práticas avançadas de MLOps. </li> <li>Inglês intermediário ou avançado para leitura de documentação técnica e comunicação com times globais. </li> </ul> <p class="p1"><strong>Benefícios </strong></p> <ul> <li class="p1">Vale-alimentação e Vale-refeição</li> <li class="p1">Plano de saúde e odontológico</li> <li class="p1">Seguro de vida</li> <li class="p1">DayOff de Aniversário</li> <li class="p1">Baby On Board e Sala de Amamentação</li> <li class="p1">Licença parental