Cientista de Dados Sênior

XP Inc.; São Paulo; Híbrido; BRL 80.000 - 120.000; Tempo integral

Resumo da oferta

Uma instituição financeira líder no Brasil procura um profissional para integrar um time multidisciplinar, focando em modelagem de detecção de transações suspeitas. O candidato ideal deve ter experiência em ciência de dados e machine learning, além de domínio em Python e SQL. Serão consideradas experiências com PLD/AML como diferencial. A empresa oferece um modelo de trabalho híbrido e benefícios atrativos, como plano de saúde sem coparticipação, iFood Benefícios e assessoria de investimentos.

Serviços

Plano de saúde sem coparticipação

iFood Benefícios (VA e VR flexível)

Licença parental ampliada

Auxílio Creche

Assessoria de Investimentos

Qualificações

• Experiência prévia (sênior) trabalhando com Ciência de Dados ou Machine Learning em ambiente de negócios.
• Vivência em problemas supervisionados e não supervisionados.
• Capacidade de traduzir problemas de negócio em problemas analíticos.

Responsabilidades

• Desenvolver e evoluir modelos de detecção de transações suspeitas.
• Criar e acompanhar KPIs de performance dos modelos.
• Trabalhar com times de PLD/Compliance e Tecnologia.
• Documentar abordagens, premissas e resultados.

Conhecimentos

Domínio de Python

Experiência em Ciência de Dados

SQL

Boa comunicação

Formação académica

Engenharia, Ciência da Computação, Estatística ou áreas correlatas

Ferramentas

pandas

NumPy

scikit-learn

PySpark

Descrição da oferta de emprego

A XP Inc. é uma das maiores instituições financeiras independente do Brasil, dona das marcas XP, Rico, Clear, XP Educação, InfoMoney, entre outras. Com mais de 4,6 milhões de clientes ativos e um valor superior a R$ 1,1 trilhão de ativos sob custódia, há 24 anos vem transformando o mercado financeiro para melhorar a vida das pessoas.

Com uma cultura marcante guiada por quatro valores - Sonho Grande, Espírito Empreendedor, Foco no Cliente e Mente Aberta - a XP Inc. está sempre em busca dos melhores talentos que tem ambição de fazer o impossível.

🚀 Sobre a Oportunidade

Você será parte de um time multidisciplinar (dados, data science, mlops, risco, compliance e tecnologia) responsável por:

• Desenvolver e evoluir modelos de detecção de transações suspeitas de lavagem de dinheiro e financiamento ao terrorismo.
• Aumentar a efetividade do monitoramento, regras (mais casos relevantes) e reduzir o volume de falsos positivos, melhorando a eficiência das áreas de investigação.
• Estruturar e analisar grandes volumes de dados transacionais, cadastrais e comportamentais dos clientes para identificar padrões anômalos.
• Traduzir requisitos regulatórios de PLD em lógicas, regras, features e modelos que possam ser auditados e explicados para áreas internas e reguladores.

Responsabilidades:

• Trabalhar lado a lado com times de PLD/Compliance, Risco, Controles Internos e Tecnologia, entendendo regras, cenários de risco, tipologias e necessidades regulatórias.
• Criar e acompanhar KPIs de performance dos modelos.
• Apoiar o desenho de estratégias híbridas (modelos + regras) para garantir eficácia na detecção; aderência às normas de PLD (BACEN, CVM, COAF); explicabilidade mínima para investigações e auditorias.
• Prototipar, testar e colocar em produção soluções analíticas em parceria com engenheiros de dados e de machine learning.
• Documentar abordagens, premissas, limitações e resultados, garantindo auditoria e rastreabilidade.
• Acompanhar tendências e melhores práticas em AML/PLD IA/LLM, trazendo inovações estratégicas para o time.
• Formação em cursos como: Engenharia, Ciência da Computação, Estatística, Matemática, Física, Economia, Ciências de Dados ou áreas correlatas.
• Experiência prévia (sênior) trabalhando com Ciência de Dados ou Machine Learning em ambiente de negócios (não precisa ser necessariamente em PLD, mas será diferencial).
• Domínio de Python e principais bibliotecas de dados/ML (p.ex. pandas, NumPy, scikit-learn, PySpark etc).
• Experiência com SQL para manipulação de grandes volumes de dados.

Vivência em:

• Problemas supervisionados (classificação, regressão) e não supervisionados (clustering, detecção de anomalias).
• Construção de features e avaliação de modelos.
• Capacidade de traduzir problemas de negócio (PLD, risco, compliance) em problemas analíticos e de dados.
• Boa comunicação para dialogar com stakeholders não técnicos (PLD, Jurídico, Controles, Operações).

Diferenciais:

• Experiência prévia em PLD/AML, prevenção à fraude, risco de crédito ou modelos de risco em instituições financeiras.
• Conhecimento ou experiência com:
  • Grafos e análise de redes (p.ex. para relacionamentos entre clientes, contas, contrapartes).
  • Modelos de detecção de anomalias (Isolation Forest, Autoencoders, etc.).
  • Familiaridade com normativos de PLD e reguladores (BACEN, CVM, COAF).
  • Experiência com MLOps (versionamento de modelos, monitoramento em produção, retraining).
  • Conhecimento em explicabilidade de modelos (SHAP, LIME) para apoiar times de PLD/Compliance na justificativa de decisões.

Saúde e bem-estar:

• Plano de saúde sem coparticipação (inclusive, para dependentes)
• iFood Benefícios (VA e VR flexível)
• Licença parental: maternidade de 6 meses e paternidade de 20 dias.
• Auxílio Creche

Vida Financeira

• Assessoria de Investimentos
• Cartão XP Visa Infinite sem anuidade
• Crédito (consignado, home equity, CCB Imobiliário, etc.)

Modelo de Trabalho Presencial Flexível

O nosso modelo de trabalho varia de acordo com a função, podendo ser totalmente presencial para frentes de negócio e mais flexível para outras equipes. Seguimos um modelo com mais frequência presencial, mas sempre guiado por flexibilidade e autonomia com a responsabilidade da nossa cultura empreendedora.

Buscamos construir um ambiente seguro e inclusivo para o desenvolvimento profissional de todas as pessoas e não toleramos qualquer tipo de discriminação de raça, cor, religião, identidade de gênero, orientação sexual, nacionalidade, deficiência ou idade em nenhuma etapa do processo seletivo, reforçando nosso compromisso com a diversidade.

Ao preencher os campos, você consente com o tratamento de dados pessoais sensíveis para entender melhor a composição do pessoal e a adesão aos processos seletivos, sem impacto na candidatura. Em caso de dúvidas, consulte a Política de Privacidade.