Na CI&T , ajudamos grandes empresas a transformar o potencial da AI em impacto real nos negócios com AI Deployment, execução AI-native e tech-integrated business solutions.

Com 30 anos de experiência em transformação tecnológica, aceleramos inovação com expertise em agentic SDLC, application modernization, Data & AI, martech e business strategy. 

Somos 8.000 CI&Ters em mais de 25 países, colaborando para construir soluções com impacto real. AI já faz parte da forma como trabalhamos, evoluímos e inovamos todos os dias.

Buscamos profissionais com perfil de Data Scientist para atuação no projeto estratégico Automação da Supervisão de Controles Internos e Compliance.
A iniciativa tem como objetivo aplicar Ciência de Dados, Inteligência Artificial, automação e modelos analíticos para ampliar a efetividade da supervisão dos controles internos e das atividades de Compliance, proporcionando maior cobertura, agilidade investigativa, consistência das análises e eficiência operacional.

 


Responsabilidades:

Projetar, desenvolver, validar e evoluir modelos voltados para:
-Identificação de padrões, anomalias e comportamentos de risco.
-Classificação e priorização de ocorrências.
-Análise preditiva aplicada a controles internos e Compliance.
-Segmentação e avaliação de eventos, processos e operações.
-Geração de alertas e indicadores para supervisão.
-Apoio analítico à investigação e à tomada de decisão.
-Garantir que os modelos apresentem desempenho, estabilidade, rastreabilidade e aderência aos objetivos do negócio.


Desenvolver e operacionalizar soluções de Inteligência Artificial para:
-Automatização de análises recorrentes.
-Detecção de desvios e potenciais não conformidades.
-Avaliação de grandes volumes de dados estruturados e não estruturados.
-Apoio à investigação de ocorrências.
-Recomendação de ações e priorização de casos.
-Ampliação da cobertura e da eficiência dos controles internos.
-Participar de todas as etapas do ciclo de vida dos modelos, desde a exploração dos dados e experimentação até a implantação, monitoramento e evolução em ambiente produtivo.

 

-Ciência de Dados e Analytics.
-Python e SQL.
-Apache Spark ou PySpark.
-Machine Learning.
-Desenvolvimento e validação de modelos analíticos e preditivos.
-Preparação, exploração e análise de grandes volumes de dados.
-Operacionalização e monitoramento de modelos.
-Ambientes Cloud.
-Plataformas corporativas de dados.
-Databricks.

Conhecimento prático em:
-IA Generativa e LLMs.
-Desenvolvimento de Agentes de IA.
-Engenharia de prompts.
-Orquestração de agentes, modelos e ferramentas.
-Avaliação da qualidade das respostas geradas por IA.
-Integração de soluções analíticas com aplicações corporativas.


Conhecimentos desejáveis:
-MLflow e gestão do ciclo de vida de modelos.
-MLOps e LLMOps.
-Bancos de dados vetoriais e busca semântica.
-Processamento de Linguagem Natural — NLP.
-Modelos de detecção de anomalias e classificação de riscos.
-Estatística aplicada e experimentação.
-Azure e serviços de IA em nuvem.
-Arquitetura Lakehouse.
-Engenharia de dados e pipelines ETL/ELT.
-APIs e integração entre sistemas.
-Governança e gestão de riscos de Inteligência Artificial.
-Técnicas de explicabilidade de modelos.
-Observabilidade e monitoramento de soluções de IA.


Diferenciais:
-Experiência em instituições financeiras.
-Atuação anterior em Controles Internos, Compliance, Riscos ou Auditoria.
-Vivência em ambientes regulados e de alta criticidade.
-Experiência em prevenção a fraudes ou detecção de anomalias.
-Desenvolvimento de agentes para análise documental ou investigação.
-Integração entre modelos preditivos e IA Generativa.
-Experiência com dados sensíveis e controles de acesso.
-Conhecimento de regulamentações aplicáveis ao setor financeiro.
-Certificações Databricks, Microsoft Azure, Ciência de Dados ou Inteligência Artificial.
-Participação em projetos de automação inteligente implementados em produção.



 

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