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Über diese Anti-Fraud Spec II Stelle bei Santander

Santander · Vor Ort · SAO PAULO
Diese Stellenanzeige ist auf Portuguese.
Anti-Fraud Spec II

Country: Brazil

Se você tem vontade de crescer e aprender sempre, e tem paixão em impactar pessoas através de suas análises, esse pode ser o seu lugar. 

 

Ao integrar o time de Cyber Security & Anti-Fraud do Santander, você atuará no time que é responsável prevenir fraudes internas e externas, mitigar os riscos de cyber segurança e segurança da informação, em um modelo de centro de defesa alinhado ao modelo de digitalização do banco.

 

Temos uma vaga para você se tornar Anti-Fraud Spec II. Aqui na área de  Cyber Security Architecture, você fará parte do time que é responsável por entregar serviços e produtos com visão end-to-end da jornada e experiência do cliente.  

Esse pode ser o próximo passo para crescer e desenvolver sua carreira.

 

Você vai se identificar com a gente se tiver:

Think Customer – Penso no Cliente

Embrace Change – Impulsiono a mudança

Act Now – Atuo com rapidez

Move Together – Trabalho em equipe

Speak Up – Falo abertamente

 

 

Aqui, seu papel será: 

  • Desenvolver modelos estatísticos e de Machine Learning para predição de eventos raros.
  • Realizar análises exploratórias de dados (EDA) e identificar padrões, tendências e oportunidades.
  • Tratar bases de dados de grande volume, garantindo qualidade e consistência das informações.
  • Construir pipelines de treinamento, validação e monitoramento de modelos.
  • Definir e acompanhar métricas de performance dos modelos, especialmente em cenários de classes desbalanceadas.
  • Trabalhar em parceria com áreas de negócio para entendimento dos problemas e tradução em soluções analíticas.
  • Realizar documentação técnica e apresentação de resultados para públicos técnicos e executivos.
  • Participar da evolução contínua das práticas de ciência de dados e MLOps da área.

 

Requisitos Imprescindíveis :

  • Sólidos conhecimentos em Estatística, Probabilidade e Inferência Estatística.
  • Experiência com modelagem supervisionada para classificação.
  • Conhecimento em técnicas para tratamento de classes desbalanceadas: Oversampling (SMOTE, ADASYN)UndersamplingClass weightsThreshold optimization
  • Conhecimento de métricas adequadas para eventos raros: PrecisionRecallF1-ScorePR-AUCROC-AUCKS

Machine Learning

  • Experiência prática com: Regressão LogísticaRandom ForestGradient BoostingXGBoostLightGBMCatBoost
  • Conhecimento em validação cruzada e prevenção de overfitting.
  • Feature engineering e seleção de variáveis.

Programação e Dados

  • Python avançado.
  • Manipulação de dados com Pandas, NumPy e PySpark.
  • SQL avançado.
  • Experiência com ambientes de processamento distribuído (Databricks, Spark ou similares).
  • Versionamento de código com Git.

Deploy e Monitoramento

  • Experiência em implantação e monitoramento de modelos em produção.
  • Conhecimento em conceitos de MLOps.
  • Monitoramento de drift, performance e estabilidade dos modelos.

Comunicação e Negócio

  • Capacidade de traduzir problemas de negócio em soluções analíticas.
  • Boa comunicação para interação com stakeholders técnicos e não técnicos.
  • Perfil analítico, colaborativo e orientado a resultados.

 

Requisitos Desejáveis:

IA Generativa

Como a área possui uma squad dedicada a IA Generativa, serão considerados diferenciais:

  • Experiência com LLMs (GPT, Claude, Llama, Gemini ou similares).
  • Engenharia de Prompt (Prompt Engineering).
  • Implementação de aplicações com LangChain, LangGraph ou frameworks equivalentes.
  • Construção de soluções RAG (Retrieval-Augmented Generation).
  • Conhecimento em bancos vetoriais: FAISSPineconeChromaWeaviate
  • Avaliação e monitoramento de aplicações GenAI.
  • Experiência com agentes de IA e fluxos multiagentes.
  • Fine-tuning e adaptação de modelos fundacionais.

Engenharia e Arquitetura

  • Experiência com APIs REST.
  • Conhecimento em Docker e Kubernetes.
  • Experiência em ambientes cloud (AWS, Azure ou GCP).
  • CI/CD para projetos de Machine Learning.

Explicabilidade e Governança

  • SHAP, LIME e interpretabilidade de modelos.
  • Governança e documentação de modelos.
  • Conhecimento em regulamentação e gestão de risco de modelos.

Formação Desejada

  • Graduação em Matemática, Ciência da Computação, Engenharia, Física ou áreas correlatas.
  • Pós-graduação, Mestrado ou especializações em Ciência de Dados, Inteligência Artificial ou áreas afins serão considerados diferenciais.

 

 

# BENEFÍCIOS

Remuneração Variável (PLR + Bônus);

Assistência Médica e Odontológica;

Auxílio Alimentação e Refeição;

Previdência Complementar;

Seguro de Vida;

Auxílio Creche/Babá;

Gympass ou Totalpass;

Vale Transporte;

Programa Nascer;

Be Healthy - Programa que incentiva todos a terem hábitos mais saudáveis;

PAPE - Programa de apoio pessoal especializado

 

E aí? quer ser chama?

Aqui é o espaço para criar o novo, questionar e desafiar o mercado. É ter a urgência do agoira e do futuro alinhados para atender ao cliente, sempre da melhor forma. É fazer parte de uma empresa global, que valoriza o potencial máximo de cada um  e que preza pela diversidade em todas as suas dimensões. É ser simples, pessoal e justo.

Se isso te chama, vem para o Santander!

#AquiSuaChamaTransforma

#EspecialistadeCyberSecurity&Anti-Fraud #VemProSantander

#LI-DNI

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The Santander Effect Our work touches 140 million lives every day. How? By always innovating, sharing our experiences, questioning how we do things and adapting to new challenges. As we keep reinventing ourselves for the digital age, you’ll find that with us, even your smallest action will have a massive impact. That’s the Santander Effect.

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