Cientista de Dados SR

Você já ouviu falar da ANBIMA? Nós movemos o mercado financeiro para o futuro, impulsionando negócios e potencializar a economia do país. Com o maior hub de dados e informações do cenário financeiro brasileiro, lideramos iniciativas que realmente importam: defendemos os interesses dos nossos parceiros e investidores, fornecemos ferramentas analíticas e dados, educamos investidores e certificamos profissionais, além de estabelecermos regras para as instituições do mercado financeiro e de capitais.Buscamos um(a) Data Scientist Sênior orientado a produto, que conecta o negócio, dados e tecnologia para desenvolver e colocar em produção soluções de Machine Learning e IA Generativa, acompanhando todo o ciclo de vida dos modelos. Responsabilidades e atribuiçõesAtuar próximo às áreas de negócio para entender seus principais desafios e traduzi-los em problemas de dados, com hipóteses, métricas de sucesso e critérios de priorização claros.Desenvolver modelos descritivos e preditivos que façam parte dos produtos de dados da ANBIMA, do protótipo à produção.Construir soluções que combinem machine learning e IA generativa, integrando modelos tradicionais e LLMs aos produtos.Contribuir para a evolução da prática de machine learning do time, definindo padrões de experimentação, avaliação e reprodutibilidade de modelos.Trabalhar com engenharia de dados, produto e tecnologia para implementar, testar, fazer deploy e documentar pipelines de dados e de modelos.Monitorar modelos em produção e propor retreinos e melhorias contínuas.Explorar, tratar e analisar dados para validar hipóteses e gerar insights acionáveis para a ANBIMA, seus Associados e o mercado.Apresentar resultados e limitações dos modelos de forma clara para públicos técnicos e de negócio.Assegurar boas práticas de governança, qualidade e segurança de dados, incluindo a aderência à LGPD

Atuar próximo às áreas de negócio para entender seus principais desafios e traduzi-los em problemas de dados, com hipóteses, métricas de sucesso e critérios de priorização claros. Desenvolver modelos descritivos e preditivos que façam parte dos produtos de dados da ANBIMA, do protótipo à produção. Construir soluções que combinem machine learning e IA generativa, integrando modelos tradicionais e LLMs aos produtos. Contribuir para a evolução da prática de machine learning do time, definindo padrões de experimentação, avaliação e reprodutibilidade de modelos. Trabalhar com engenharia de dados, produto e tecnologia para implementar, testar, fazer deploy e documentar pipelines de dados e de modelos. Monitorar modelos em produção e propor retreinos e melhorias contínuas. Explorar, tratar e analisar dados para validar hipóteses e gerar insights acionáveis para a ANBIMA, seus Associados e o mercado. Apresentar resultados e limitações dos modelos de forma clara para públicos técnicos e de negócio. Assegurar boas práticas de governança, qualidade e segurança de dados, incluindo a aderência à LGPD

Experiência prática em modelagem descritiva e preditiva (regressão, classificação, clustering e séries temporais), com pelo menos um modelo levado a produção ou integrado a um produto. Experiência prática com IA generativa aplicada a problemas reais: uso de LLMs via API, RAG, engenharia de prompts e avaliação da qualidade das respostas. Domínio de Python e das bibliotecas pandas, NumPy e scikit-learn. SQL avançado para extração, transformação e manipulação de dados. Sólida base em estatística aplicada: testes de hipótese, métricas de avaliação de modelos e validação cruzada. Versionamento de código com Git (GitHub, GitLab ou Bitbucket) e boas práticas de engenharia de software, como testes, código modular e documentação. Formação e experiência Formação superior em área quantitativa (Estatística, Matemática, Ciência da Computação, Engenharia, Economia, Finanças ou Física) ou experiência equivalente comprovada. Experiência comprovada como cientista de dados. Habilidades comportamentais Pensamento analítico e crítico, com capacidade de questionar premissas e reconhecer as limitações dos próprios modelos. Comunicação clara de temas técnicos para públicos não técnicos. Autonomia para estruturar problemas ambíguos e propor caminhos de solução. Adaptabilidade e aprendizado contínuo em um campo de rápida evolução, como a IA generativa. Colaboração com times multidisciplinares.

Mestrado ou doutorado em área quantitativa. Experiência no mercado de capitais ou no setor de serviços financeiros. Experiência com deep learning (PyTorch ou TensorFlow). Experiência com MLOps e LLMOps: MLflow, monitoramento de drift e observabilidade de aplicações com LLM. Experiência com frameworks de avaliação de LLMs, como LLM-as-a-judge e conjuntos de teste. Experiência com nuvem (AWS, Azure ou GCP) e Databricks.

Confira nossos benefícios:

-Auxílio Funeral;

• Parcerias, Day Off de aniversário e muito mais...

Local de trabalho: Nosso escritório fica na região de Pinheiros próximo da estação de trem. Estamos trabalhando de forma hibrida, escritório (3x por semana) e home-office (2x por semana).