DATA SCIENTIST II at Inter Carreiras

Belo Horizonte, Minas Gerais, Brazil -

Full Time

Start Date

Immediate

Expiry Date

06 Aug, 26

Salary

0.0

Posted On

08 May, 26

Experience

2 year(s) or above

Remote Job

Yes

Telecommute

Yes

Sponsor Visa

Skills

Predictive Modeling, Applied Statistics, Python, SQL, Exploratory Data Analysis, Feature Engineering, Git, Model Validation, Technical Documentation, AWS, MLOps, Docker, API Development, Data Governance, Pricing, Financial Analysis

Industry

Financial Services

Description

Conheça o Inter 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. Vem ser Sangue Laranja. Get to Know Inter As pioneers, we transformed the market by launching Brazil’s first digital bank and continue to shape the future with cutting-edge technology. 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. 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. Become Sangue Laranja. Sobre a vaga e missão do cargo Você fará parte do nosso time de Precificação e atuará com projetos de ciência de dados. No seu dia a dia, você vai: Desenvolver, validar e manter modelos preditivos e analíticos que apoiem decisões estratégicas do banco; Traduzir problemas de negócio em hipóteses e modelos quantitativos; Realizar análise exploratória de dados (EDA) e engenharia de features; Avaliar performance, estabilidade e viés dos modelos; Documentar modelos de forma clara e auditável; Apoiar a implementação e monitoramento contínuo dos modelos em produção; Apresentar resultados de forma clara para públicos técnicos e executivos. O que buscamos Obrigatórios: Graduação completa em Estatística, Ciência da Computação, Economia ou áreas correlatas; Protagonismo, visão crítica e capacidade de comunicar resultados técnicos de forma clara para diferentes níveis de público; Sólida experiência com modelagem preditiva e estatística aplicada; Domínio de ferramentas analíticas e linguagens como Python e SQL; Forte habilidade em manipulação de dados e validação de modelos; Capacidade de documentação técnica e organização; Conhecimento em controles de versão (git); Boas práticas de programação e organização de código. Será diferencial se tiver experiência prévia em precificação e/ou no setor financeiro; Conhecimento em plataformas de Cloud (preferencialmente AWS). Desejáveis: Conceitos de MLOps; Deploy de modelos; Re-treinamento automatizado; Containers (Docker) e APIs; Experiência em instituições financeiras; Experiência em projetos de precificação.; Atuação prévia com dados críticos (risco, crédito, liquidez); Experiência em escalar soluções de dados do piloto à produção; Conhecimento prático em governança de dados. 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).

Responsibilities

Develop and maintain predictive models to support strategic banking decisions and translate business problems into quantitative hypotheses. Perform data analysis, feature engineering, and monitor model performance in production while presenting results to executives.