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.
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