Cientista de Dados Aplicado

Descrição

Resumo: A Finastra procura um Cientista de Dados Aplicado para construir modelos preditivos de ML para produtos bancários essenciais e aproveitar LLMs para experimentação e avaliação, atuando como elo entre produto, ML e IA aplicada. Pontos principais: 1. Construir modelos preditivos de ML para produtos bancários essenciais 2. Utilizar LLMs para acelerar experimentação e testar ideias de produtos 3. Colaborar com equipes de produto, engenharia e domínio **Quem somos?** =============== Na Finastra, somos líderes globais em software para serviços financeiros, dedicados a ampliar o acesso a serviços financeiros e moldar o futuro da indústria. Nossa tecnologia sustenta soluções críticas nas áreas de Empréstimos, Pagamentos e Bancos Universais, apoiando mais de 7.000 clientes, incluindo 80% dos 50 maiores bancos do mundo, em mais de 110 países. **Visão geral da função** ----------------- Estamos contratando um Cientista de Dados Aplicado para construir modelos preditivos de ML para nossos produtos bancários essenciais e usar LLMs para acelerar experimentação, testar ideias de produtos e avaliar a qualidade das respostas. Essa função está situada na interseção entre pensamento orientado a produto, aprendizado de máquina e experimentação de IA aplicada. Buscamos alguém com sólida experiência em modelagem preditiva, confortável trabalhando diretamente com dados e código, e igualmente à vontade utilizando LLMs para prototipar novas capacidades, comparar comportamentos de modelos e projetar estruturas práticas de avaliação. Você atuará em casos de uso como previsão, classificação, recomendação, correspondência semântica, extração e suporte a fluxos de trabalho inteligentes, colaborando estreitamente com equipes de produto, engenharia e domínio para transformar ideias em funcionalidades produtivas. **Suas responsabilidades** --------------- * Construir modelos preditivos de ML para casos de uso de produto em bancos essenciais. * Gerenciar todo o ciclo de vida da modelagem de IA/ML, desde a formulação do problema e projeto de características até treinamento, validação, teste e análise de desempenho. * Usar LLMs para testar rapidamente novas ideias de produtos, incluindo assistentes de IA, resumos, extração, classificação, correspondência semântica e conceitos de suporte a fluxos de trabalho. * Projetar e executar estruturas de avaliação para capacidades baseadas em LLM, incluindo conjuntos de referência, critérios de avaliação, taxonomias de erros, ciclos de revisão humana e medição da qualidade offline versus online. * Melhorar a qualidade das respostas de LLM por meio de iterações de prompts, projeto de recuperação, fundamentação (grounding) e experimentação direcionada. * Trabalhar com gerentes de produto e especialistas em domínio para traduzir problemas bancários em abordagens mensuráveis de ML e IA. * Colaborar com equipes de plataforma de IA e engenharia para entregar modelos e ativos de avaliação destinados à implantação em produção. **O que buscamos** --------------------------- * Experiência prática sólida na construção de modelos preditivos de aprendizado de máquina. * Excelentes habilidades em Python e SQL, com bons hábitos de engenharia de software. * Experiência com ferramentas comuns de ML, tais como XGBoost, LightGBM, TensorFlow ou PyTorch. * Bom entendimento de engenharia de características, preparação de dados, validação de modelos e compromissos de desempenho. * Experiência prática com LLMs, incluindo projeto de prompts, testes de prompts, benchmarking e avaliação de respostas. * Capacidade de projetar métodos de avaliação rigorosos e úteis, não apenas tecnicamente elegantes. * Bom julgamento sobre se métricas offline refletem genuinamente o valor para o usuário e a qualidade do produto. * Excelentes habilidades de comunicação e facilidade para trabalhar com equipes multifuncionais. **Perfil ideal** ------------------------------- * Experiência com Databricks, Azure AI Foundry, Prompt Flow, Azure OpenAI ou similares. * Experiência com geração aumentada por recuperação (RAG), incorporações (embeddings), busca vetorial ou busca híbrida. * Experiência em serviços financeiros, fintech ou outros domínios regulados. * Experiência com fluxos de anotação, estruturas de comparação de modelos ou ferramentas de observabilidade para LLM. **Exemplos de tecnologias** ------------------------ Python, SQL, Databricks, MLflow, Azure AI Foundry, Azure OpenAI, PyTorch, TensorFlow, scikit\-learn, XGBoost, LangChain, LangGraph, bancos de dados vetoriais, Azure AI Search. Temos orgulho de oferecer uma variedade de incentivos aos nossos funcionários em todo o mundo. Esses benefícios estão disponíveis a todos, independentemente do nível hierárquico, e refletem os valores pelos quais nos guiamos: **Flexibilidade:** Desfrute de férias ilimitadas, sujeitas às regulamentações locais e prioridades empresariais. Beneficie-se de arranjos de trabalho híbrido e políticas inclusivas, como licença remunerada para votação, luto e doença. **Bem‑estar:** Acesso a apoio confidencial individual por meio do nosso Programa de Assistência ao Empregado, conexão com nossa rede de Embaixadores do Bem‑estar e Grupos de Reunião, além de participação em eventos e iniciativas mensais projetados para ajudá‑lo a prosperar — dentro e fora do trabalho. **Saúde e segurança financeira:** Seguros médico, de vida e de invalidez, planos de aposentadoria, benefícios relacionados ao estilo de vida e outros.\* **Sustentabilidade:** Licença remunerada para voluntariado e oportunidades de correspondência de doações para apoiar causas que são importantes para você. **Inclusão:** Participe de nossas comunidades de inclusão, como Count Me In, Culture@Finastra, Proud@Finastra, Disabilities@Finastra e Women@Finastra — abertas a todos que desejam participar e contribuir. **Desenvolvimento profissional:** Acesso a aprendizado online e cursos credenciados por meio de nossa ferramenta Skills \& Career Navigator. **Reconhecimento:** Participe do nosso programa global de reconhecimento, Finastra Celebrates, e expresse sua opinião por meio de pesquisas periódicas com empregados que ajudam a moldar nossa cultura e formas de trabalho. * Benefícios específicos podem variar conforme a localização. Na Finastra, cada indivíduo é único — trazendo suas próprias ideias, perspectivas, origens culturais e experiências. Aprendemos uns com os outros, valorizamos o que nos torna diferentes e criamos um ambiente onde todos se sentem incluídos, apoiados e capazes de serem autênticos. Seja único. Seja excepcional. Ajude‑nos a fazer a diferença na Finastra.