ANL ANALYTICS INVEST SR - SOLUCOES DE INVESTIMENTOS

Principais desafios

Ser a pessoa representante da especialidade de Analytics e Ciência de Dados em uma Squad que desenvolve produtos e soluções com IA Generativa. O papel dessa pessoa é utilizar técnicas estatísticas e modelos de aprendizagem de máquina para entender as dores e momento do cliente, e propor formas de como construir soluções de IAGen com estes aprendizados e modelos. A pessoa deve ser capaz de fazer uma adequada análise de riscos sobre o consumo desses dados e a dificuldade em escalar a solução caso funcione.

Responsabilidades e Atribuições

1. Participar proativamente das discussões da Squad, trazendo uma visão de Analytics e Ciência de Dados no planejamento e nas decisões sobre os experimentos.
2. Desenvolvimento de modelos e estudos com técnicas estatísticas para criar uma visão do cliente que atenda as necessidades do experimento.
3. Experimentação e Desenvolvimento com prompts e assistentes de IA, incluindo nos prompts informações de modelos e insights de estudos.
4. Apoio no deploy de camadas de dados e scores de modelos nas soluções finais, preparando esses inputs para chamadas de IA Gen.
5. Interpretação da importância e do impacto de variáveis de forma sistematizada.
6. Planejamento e Apuração de experimentos (Teste A/B).
7. Análise de risco das variáveis e técnicas utilizadas e código desenvolvido, apontando decisões que podem dificultar ou impactar a escalabilidade da solução.

Competências desejadas

1. Conhecimento das bases da CSI e do banco relacionadas à visão cliente.
2. Conhecimento sobre benefícios, riscos e impactos do uso de tabelas produtivas (Data Mesh), tabelas manuais (Conta Consumer ou GHP) e sistemas legado (SAS, etc...).
3. Conhecimento e maturidade em técnicas de preparação de dados: Imputação de valores faltantes, categorização de variáveis, descrição e interpretação por meio de medidas estatísticas (média, mediana, moda).
4. Interpretabilidade de modelos: Estatísticas descritivas em decisões de scores, estatísticas descritivas que gerem insights sobre alavancas de scores, uso de técnicas de interpretabilidade para validar se um modelo atende certo objetivo.
5. Estudo de tamanho amostral necessário para viabilização de experimentos, e interpretação de técnica de bootstrap para apuração de resultados.
6. [opcional] Alguma experimentação, mesmo que pessoal, com construção de prompts e/ou algum uso de IA Generativa.
7. Maturidade para lidar em ambiente de incertezas, em que as demandas podem mudar repentinamente e são fruto de discussões multidisciplinares.
8. Colaboração e trabalho em equipe com pessoas de diferentes especialidades.
9. Boa comunicação e capacidade de simplificar conceitos.
10. Paixão em aprender novos conceitos e técnicas constantemente.
11. Participar de discussões estratégicas, sendo capaz de ouvir diferentes pontos de vista, e auxiliar que a equipe chegue em uma decisão e consenso.

Elegibilidade

Modelo de trabalho: Híbrido sem escala.

Formação: Superior Completo - Engenharia, Ciência Da Computação, Física, Matemática.

Benefícios

• Vale Refeição (Restaurantes) / Vale Alimentação (Supermercados).
• Convênio médico e odontológico.
• PLR (Mediante resultados do banco).
• Previdência privada.
• Descontos exclusivos em nossos produtos financeiros.
• Licença maternidade estendida.
• Auxílio Creche / Babá (para papais e mamães).
• Gym Pass (Mas se preferir temos Bio Ritmo em alguns polos).
• Acesso aos Clubes Itaú (Guarapiranga / Itanhaém e São Sebastião).
• + Algumas vantagens que você pode conhecer durante o processo.

Inclusão e Diversidade

O Itaú estimula candidaturas de pessoas com deficiência em todas as nossas posições, sendo assim, sinta-se à vontade para se candidatar em vagas sinalizadas como exclusivas ou não para pessoas com deficiência. Somos comprometidos com a inclusão e valorizamos a diversidade.

Processo Seletivo

• Step 2: Avaliação Time Seleção.
• Step 5: Bate papo com a Liderança.
• Step 6: Em Admissão.