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Anti-Fraud Spec II

Santander · SAO PAULO
Workday
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At a glance

The key details from the original listing.

Posted 17 hours ago
CompanySantander
LocationSAO PAULO
SkillsPython, AWS, Azure, GCP, Docker, Kubernetes, Pandas
SourceWorkday
ListedPosted 17 hours ago

About the role

Description supplied by the original job listing.

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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