DATA SCIENTIST III | DATA ENGINEERING & SCIENCE

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 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);