Cientista de Dados MLOps Tempo Integral

Cientista de Dados MLOps em Niterói, RJ, para atuar no setor de serviços financeiros, impulsionando soluções de machine learning em produção com foco em risco, fraude, crédito e personalização de ofertas.

Responsabilidades:

• Projetar, versionar e operar pipelines de dados e modelos (ML pipelines) de ponta a ponta, do feature store ao monitoramento em produção.
• Implementar práticas de MLOps: CI/CD para modelos, automação de treinamento, validação e deployment em ambientes cloud e on-prem.
• Construir e manter infraestruturas de observabilidade de modelos (drift, performance, fairness, SLA) e responder a incidentes com planos de rollback.
• Colaborar com times de risco, crédito e antifraude para transformar hipóteses em modelos escaláveis e auditáveis.
• Otimizar custos e latência em inferência em tempo real, garantindo segurança, compliance e qualidade de dados.
• Documentar arquiteturas, padrões e boas práticas, promovendo governança de modelos e reprodutibilidade.

Requisitos:

• Experiência sólida como Cientista de Dados ou Engenheiro de MLOps, operando modelos em produção.
• Domínio de Python e bibliotecas de ML (scikit-learn, XGBoost, PyTorch ou TensorFlow) e de orquestração (Airflow, Prefect ou Dagster).
• Conhecimento em ferramentas de MLOps: MLflow, Kubeflow, Seldon, BentoML, Feast (feature store) e monitoramento (Evidently, Prometheus, Grafana).
• Prática com contêineres e orquestração (Docker, Kubernetes) e CI/CD (GitLab CI, GitHub Actions, Argo).
• Experiência com nuvem (AWS, GCP ou Azure) incluindo serviços de dados e model serving; infraestrutura como código (Terraform).
• Sólida base em engenharia de dados: SQL avançado, modelagem de dados, streams (Kafka/Kinesis), qualidade e lineage.
• Conhecimento de métricas de risco/fraude/crédito e de técnicas de explainability (SHAP, LIME) e fairness.
• Perfil analítico, comunicação clara, colaboração com negócio e foco em entrega com segurança e compliance.

Diferenciais:

• Experiência com arquiteturas de baixa latência para scoring em tempo real e A/B testing de modelos.
• Vivência em ambientes regulados (LGPD, auditorias) e em controles de ciclo de vida de modelos.
• Contribuições para comunidades de dados/ML ou publicações técnicas.

Sobre a Empresa:

A ‘BTG Pactual’ é uma instituição de serviços financeiros de grande porte com atuação nacional, reconhecida por inovação em dados e tecnologia para impulsionar produtos de investimento, crédito e banking. Com cultura colaborativa, alta performance e forte governança, investe em soluções escaláveis e em equipes que unem profundidade técnica e foco no cliente.

* O VagasFlix é um agregador de vagas e não possui vínculo direto com as empresas mencionadas.