Data Scientist - Tech Lead

Dock; Barueri; On-site; BRL 300,000 - 600,000; Full time

Benefits offered by this job

Auxílio alimentação

Plano de saúde

Coworking no Brasil inteiro

Plataforma de idiomas

Suporte psicológico

Licença parental estendida

Auxílio creche

Previdência privada

Job summary

A Dock está recrutando um cientista de dados sênior para liderar pesquisas em modelos de sequência na área financeira, com foco em dados tabulares e séries temporais. Você definirá a arquitetura, conduzirá validações rigorosas e orientará o time com uma abordagem prática e científica.

O papel envolve pesquisa avançada, transferência de aprendizado entre tarefas, e comunicação clara de resultados, incluindo incertezas, para apoiar decisões estratégicas e conformidade com LGPD.

Qualifications

• 6+ anos de experiência sênior em ML aplicado, com pelo menos 2 anos dedicados a treinamento do zero de modelos de sequência ou Transformers em PyTorch.
• Experiência profunda com dados tabulares, dados orientados a eventos ou séries temporais irregulares.
• Rigor na avaliação para combater data leakage e entender o amadurecimento de rótulos ao longo do tempo.
• Mestrado ou Doutorado nas áreas de Estatística, ML, Computação, Matemática Aplicada ou equivalente.
• Capacidade de relatar falhas ou resultados negativos com a mesma clareza que os sucessos e questionar métricas milagrosas.

Responsibilities

• Definir o Plano de Pesquisa: estruturar o pré-treino auto-supervisionado, tokenização de campos heterogêneos e escolher a melhor arquitetura do modelo.
• Desenhar Protocolos Estritos de Avaliação: criar ambientes de validação com features point-in-time, divisão temporal robusta e testes com várias sementes.
• Estudar Transferência de Aprendizado: comparar eficiência de aprendizado entre baseline, embedding congelado, LoRA e finetuning completo.
• Liderança e Orientação Técnica: atuar como referência técnica para o time de dados, revisar código científico e manter experimentos reprodutíveis.
• Tomada de Decisão Transparente: redigir relatórios executivos de decisão com nível de incerteza explícito.

Skills

ML aplicado

Transformers

PyTorch

Dados tabulares

Séries temporais

Education

Mestrado ou Doutorado em Estatística, ML, Computação ou Matemática Aplicada

Tools

DDP

FSDP

LoRA

Quantização

Job description

Há mais de 20 anos, cumprimos a missão de democratizar o acesso a serviços financeiros, tornando experiências financeiras mais simples e acessíveis. Somos um time de pessoas obstinadas, que acreditam na tecnologia e nos serviços como os principais facilitadores para a evolução de nossos clientes e a transformação do papel das finanças. Atuando em 11 localidades pela América Latina, trabalhamos sob o propósito de desmaterializar o universo financeiro para impulsionar a sociedade.

Como é o nosso time de Inovação e Modelos de Sequência?

Você fará parte de um time dedicado a provar – com extremo rigor científico – se uma arquitetura de modelo de fundação baseada em sequências de eventos financeiros reais pode ser transferida, com sucesso, para diversas tarefas de negócio (como fraude, crédito e Pix). Nossa missão é encontrar ganhos concretos frente a baselines fortes, ou ser a voz científica capaz de dizer "não" caso as evidências não sustentem o investimento.

E o dia a dia, como será?

• Definir o Plano de Pesquisa: Estruturar o pré-treino auto-supervisionado, lidar com tokenização de campos heterogêneos (categoria de loja, valor, tempo, local, etc.) e realizar a escolha da melhor arquitetura do modelo.
• Desenhar Protocolos Estritos de Avaliação: Criar o ambiente de validação incluindo features point-in-time, divisão robusta por tempo e entidade, execução de bootstrap pareado, testes com múltiplas sementes e testes de embaralhamento de ordem de eventos.
• Estudar Transferência de Aprendizado: Investigar e comparar a eficiência de aprendizado (baseline vs. embedding congelado em GBDT vs. fine-tuning completo ou técnicas como LoRA) de forma multitarefa.
• Liderança e Orientação Técnica: Ser a referência técnica ("mão na massa") para o time de dados, revisar códigos científicos, manter todos os experimentos reprodutíveis e desenhar modelos servíveis alinhando custo e latência junto à engenharia.
• Tomada de Decisão Transparente: Escrever relatórios executivos de decisão ("go / no-go") perfeitamente compreensíveis e com nível de incerteza explícito.

O que esperamos de você?

• 6+ anos de experiência sênior em ML aplicado, com pelo menos 2 anos dedicados ao treinamento do zero de modelos de sequência ou Transformers na linguagem PyTorch.
• Profunda experiência trabalhando com dados tabulares, dados orientados a eventos ou séries temporais irregulares.
• Conhecimento e rigor inegociável na avaliação para combater vazamento temporal (data leakage) e entender o amadurecimento de rótulos com o passar do tempo.
• Mestrado ou Doutorado nas áreas de Estatística, Machine Learning, Computação, Matemática Aplicada, ou um histórico equivalente de entregas técnicas robustas.
• Maturidade científica e sinceridade profissional: capacidade de relatar falhas ou resultados negativos com a mesma clareza que os sucessos, questionando de imediato qualquer métrica "milagrosa".

É desejável que você tenha:

• Publicações aprovadas em conferências relevantes do ecossistema científico (como NeurIPS, ICML, ICLR, KDD, ICAIF) focadas em dados tabulares ou séries temporais.
• Prática na área financeira englobando fraude, crédito e pagamentos, utilizando análise de sobrevivência, inferência causal ou modelagem de uplift.
• Vivência prática no gerenciamento de treinamentos distribuídos multi-GPU (DDP/FSDP) e métodos de otimização/eficiência como LoRA, quantização e destilação de modelos.
• Familiaridade sobre como implementar modelos alinhados aos requisitos de segurança de meios de pagamentos e regulações de privacidade como a LGPD.

E quais são os benefícios?

• Auxílio alimentação (mercado & restaurante);
• Plano de saúde e odontológico;
• Hospital digital;
• Suporte psicológico para psicoterapia online;
• Orientação ergonômica;
• Wellhub e TotalPass;
• Auxílio mensal para despesas remote first;
• Previdência privada após 6 meses de trabalho;
• Licença parental estendida;
• Auxílio creche;
• Auxílio para pais de filhos especiais;
• Plataforma de idiomas;
• Disponibilidade de coworking no Brasil inteiro.