DATA SCIENTIST III | DATA ENGINEERING & SCIENCE

Sobre a vaga e missão do cargo

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.

No seu dia a dia, você vai:

• Conduzir análises exploratórias de grandes volumes de dados transacionais e comportamentais para identificar insights acionáveis e oportunidades de negócio.
• 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.
• Validar hipóteses por meio de experimentos controlados com metodologias de teste A/B e análise estatística.
• Liderar tecnicamente projetos de ciência de dados de ponta a ponta, desde a concepção até a entrega em produção.
• Atuar como referência técnica no time, apoiando o desenvolvimento de cientistas de dados juniores e plenos por meio de code reviews e orientação técnica.
• Colaborar com product owners e engenheiros para traduzir desafios de negócio em soluções analíticas robustas e escaláveis.
• Contribuir para a definição de boas práticas, padrões técnicos e evolução da cultura de dados na organização.

O que buscamos

Obrigatórios:

• Sólida experiência com modelos de machine learning em ambientes produtivos e de larga escala, com histórico comprovado de entrega de valor para o negócio.
• Proficiência em Python com bibliotecas como pandas, numpy, matplotlib, scikit-learn, PyTorch.
• Experiência avançada em SQL para manipulação e consulta de grandes volumes de dados.
• Experiência com Apache Spark para processamento distribuído de grandes volumes de dados.
• Conhecimento em serviços AWS (como S3, SageMaker, Glue, EMR ou similares) para desenvolvimento e deploy de soluções de dados.
• Domínio de Git para versionamento de código e colaboração em times de tecnologia.
• Sólida base em estatística descritiva e inferencial, testes de hipóteses e conceitos de probabilidade.
• Capacidade de explorar datasets complexos, identificar padrões e trabalhar com dados estruturados e semi-estruturados.
• Habilidade de comunicação técnica para apresentar resultados e insights de forma clara para audiências diversas (data storytelling).
• Experiência com o ciclo completo de desenvolvimento de modelos, incluindo monitoramento, retreinamento e manutenção em produção (MLOps).

Desejáveis:

• Experiência em desenvolvimento de soluções de Machine Learning em ambiente produtivo.
• Experiência com Apache Airflow para orquestração e agendamento de pipelines de dados.
• Experiência com metodologias de experimentação A/B em ambiente de produto digital.
• Vivência em empresas de tecnologia ou fintechs com alto volume de dados.
• Experiência em liderança técnica ou mentoria de times de dados.
• Conhecimento em ferramentas de feature store, monitoramento de modelos (como MLflow ou similares) e práticas avançadas de MLOps.
• Inglês intermediário ou avançado para leitura de documentação técnica e comunicação com times globais.

Benefícios

• Vale-alimentação e Vale-refeição
• Plano de saúde e odontológico
• Seguro de vida
• DayOff de Aniversário
• Baby On Board e Sala de Amamentação
• Licença parental estendida
• Auxílio-creche/babá e/ou auxílio para filhos com deficiência
• Wellhub e Grupo de Corrida Inter
• Espaço CARE4U (Belo Horizonte): serviços de autocuidado com valores exclusivos, área de descompressão, jogos e minicampo de golfe
• Vantagens no nosso SuperApp, como Duo Gourmet
• Cartão Prime Inter
• Programas de treinamento e capacitação internos

Etapas do Processo Seletivo

• Triagem de currículos;
• Screening (abordagem inicial para alinhamento de expectativas sobre a vaga);
• Assessments;
• Entrevista com Time de Talent;
• Teste técnico (quando necessário);
• Entrevista com a liderança;
• Proposta de Contratação (Offer);