Cientista de Dados Sênior

Descrição

Resumo: Junte-se a uma equipe sênior de ciência de dados em uma fintech em rápido crescimento, desenvolvendo e implantando modelos de ML com grande impacto em avaliação de risco de crédito, previsão e insights financeiros personalizados. Pontos principais: 1. Trabalhar em modelos que impactam diretamente decisões de produção em um ambiente fintech 2. Colaborar com equipes de produto, engenharia e conformidade 3. Projetar, treinar e implantar modelos de ML e modelos agênticos para o produto principal **Rain** é a **primeira plataforma de IA para Saúde Financeira do mundo**, atendendo **3,5 milhões de funcionários** em organizações líderes como **McDonald's, Marriott e T-Mobile**. A Rain opera em segundo plano para otimizar a vida financeira de cada funcionário, evitando déficits e construindo estabilidade de longo prazo. Apoiada por **investidores de destaque, incluindo QED e Prosus**, a Rain **levantou US$ 150 milhões em financiamento de risco para impulsionar nossa próxima fase de crescimento acelerado.** **Sobre a Equipe** Nossa equipe de ciência de dados está no centro do produto da Rain. Somos uma equipe pequena e sênior, integrada a uma fintech em rápido crescimento, o que significa que os modelos que desenvolvemos vão diretamente para decisões de produção — pontuação de risco de crédito, previsão de saldo e insights financeiros personalizados — e o impacto é imediato e mensurável. Trabalhamos em estreita colaboração com as equipes de produto, engenharia e conformidade, operando como proprietários: definimos problemas, construímos soluções e monitoramos seu desempenho em produção. Se você é o tipo de cientista de dados que se motiva ao ver seu trabalho gerando impacto real em um produto — e não apenas em um painel — essa equipe foi criada especialmente para você. Esta vaga é remota, com base na região EMEA. Você será uma das primeiras contratações internacionais de nossa equipe de ciência de dados, trabalhando em fusos horários distintos com nossa equipe sediada nos EUA e contribuindo para a expansão global de nossa função de ML. **O que você fará** * Executar experimentos de ponta a ponta: engenharia de características, seleção de modelos, testes A/B e monitoramento em produção * Construir e manter pipelines escaláveis e bem documentados que garantam a saúde contínua dos modelos em produção * Projetar, treinar e implantar modelos de ML e modelos agênticos que orientem decisões centrais do produto, incluindo risco de crédito, previsão e recomendações personalizadas * Colaborar com as equipes de produto e engenharia para traduzir problemas comerciais em tarefas de modelagem bem definidas * Comunicar o comportamento dos modelos e os achados obtidos tanto para partes interessadas técnicas quanto não técnicas **Quem você é** * Você prospera na ambiguidade — consegue assumir um problema comercial vagamente definido, formular as perguntas certas e transformá-lo em uma tarefa de modelagem bem delimitada, sem esperar por um briefing perfeito * Você é um colaborador interfuncional forte, capaz de construir confiança com parceiros de produto, engenharia e conformidade, falando sua linguagem * Você tem uma tendência natural para entregar resultados — sabe quando um modelo está pronto o suficiente para ir à produção e como iterar a partir daí, em vez de otimizar isoladamente * Você assume responsabilidade de ponta a ponta: desde um conjunto bruto e desorganizado de dados até um modelo monitorado em produção, sem repassar tarefas e abandoná-las * Você se comunica com clareza — consegue explicar a um stakeholder cético os trade-offs de um modelo sem recorrer a jargões * Você se importa profundamente com o comportamento dos modelos no mundo real, não apenas em um conjunto de testes reservado * Você orienta e eleva as pessoas ao seu redor, e se sente motivado ao trabalhar em um ambiente onde as consequências são reais **Qualificações técnicas exigidas** * Python e bibliotecas principais de ML (pandas, scikit-learn, PyTorch ou TensorFlow) * SQL e experiência com grandes conjuntos de dados complexos * Experiência com LLMs e técnicas de PLN (ajuste fino, RAG, engenharia de prompts ou similares) * Habilidades de comunicação para explicar trade-offs de modelos * Bom entendimento de modelagem estatística, experimentação e avaliação de modelos * Experiência em levar modelos do protótipo à produção * Familiaridade com frameworks agênticos (ex.: Langchain) e orquestração e avaliação de agentes **Compromissos com Diversidade, Equidade e Inclusão** Como parte de nosso compromisso com a diversidade de nossa força de trabalho, a Rain adota a Igualdade de Oportunidades no Emprego e não discrimina com base em raça, religião, cor, origem nacional, etnia, gênero, sexo (incluindo gravidez), status de veterano protegido, idade, deficiência, orientação sexual, identidade de gênero, expressão de gênero ou qualquer outro critério ilegal previsto nas leis federais, estaduais ou locais aplicáveis. Caso precise de assistência ou acomodação por conta de uma deficiência, entre em contato conosco em HR-US@rain.us. **Próximos passos** Garantir uma experiência de candidatura fluida e agradável é fundamental para nós. Nosso processo de entrevista normalmente leva cerca de **4 semanas** para ser concluído, mas pode variar conforme a vaga. Saiba mais sobre nosso processo de contratação aqui. Não tenha receio de nos informar caso precise de maior flexibilidade. **Compromissos com Diversidade, Equidade e Inclusão** Como parte de nosso compromisso com a diversidade de nossa força de trabalho, a Rain adota a Igualdade de Oportunidades no Emprego e não discrimina com base em raça, religião, cor, origem nacional, etnia, gênero, sexo (incluindo gravidez), status de veterano protegido, idade, deficiência, orientação sexual, identidade de gênero, expressão de gênero ou qualquer outro critério ilegal previsto nas leis federais, estaduais ou locais aplicáveis. Caso precise de assistência ou acomodação por conta de uma deficiência, entre em contato conosco em HR-US@rain.us. **Próximos passos** Garantir uma experiência de candidatura fluida e agradável é fundamental para nós. Nosso processo de entrevista normalmente leva cerca de **4 semanas** para ser concluído, mas pode variar conforme a vaga. Saiba mais sobre nosso processo de contratação aqui. Não tenha receio de nos informar caso precise de maior flexibilidade.