Monster Jobs lê cada vaga aberta e diz, de 0 a 100, o match dela com o seu currículo — de graça. Você está vendo esta página sem a parte mais importante dela: a sua.

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Pode ser 94. Pode ser 31.

O ponteiro só crava quando lemos o seu currículo. Leva 1 minuto, de graça.

DOSSIÊ MJ-5926 · ACESSO PARCIAL

Data Scientist - Tech Lead

Dock · Barueri, SP

PresencialNão informadoTech Lead

Esta é 1 de 58.216 vagas encontradas nos últimos 30 dias. Nós comparamos todas com o seu currículo — hoje, esta página nem sabe quem você é.

Grátis, sem cartão. Só o seu currículo.

Encontrada ontem

Se candidatar no escuro custa uma noite.
Saber custa um minuto.

A conta que ninguém faz

Você, sozinho, numa noite

~20

vagas abertas e lidas uma a uma — a maioria descartada no terceiro parágrafo, quando o requisito que você não tem finalmente aparece. Dias assim, toda semana.

O Monster Jobs, enquanto isso

58.216

vagas já lidas e entendidas, prontas para ganhar nota contra o seu currículo no momento em que ele chegar. Você não procura mais vaga — recebe as que merecem a sua atenção.

Recrutador faz triagem de candidato.
Aqui, o recrutador é você — de vagas.

Cada uma chega com nota e motivo. Seu único trabalho é dizer sim ou não.

RELATÓRIO DE COMPATIBILIDADE · GERADO POR VAGA, POR PESSOA

Por que essa nota

Para quem tem conta, este bloco explica a nota em português — escrito sobre o seu histórico, não um texto genérico:

O raciocínio da nota é gerado para cada currículo depois do cadastro gratuito.

Aderência técnicapeso 0.45
Senioridadepeso 0.25
Localização e modelo de trabalhopeso 0.2
Setor e contextopeso 0.1

A seu favor

O que do seu histórico pesa a favor aqui.

O que falta

O que a vaga pede e seu currículo ainda não mostra.

Liberar meu relatório grátis

1 minuto: você envia o currículo, nós escrevemos o resto.

Ninguém caça sozinho. Esta vaga foi encontrada por outra pessoa e entrou no acervo de todo mundo. A caça continua enquanto você lê isto — e a sua parte do acervo (58.216 vagas, comparadas com o seu currículo) só passa a existir quando você entra.

O que você decide sobre cada vaga

Cada vaga vira um caso com histórico: candidatei, entrevista, proposta. Estes botões são os reais — só falta a conta.

Descrição da vaga

Quem é a Dock?

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? Buscamos por talentos inigualáveis para nos ajudar a espalhar o poder financeiro!Nesta função, você irá:

  • 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.
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58.216 vagas encontradas nos últimos 30 dias — a sua nota nesta e em todas as outras sai assim que o currículo chega.

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