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 (68.391 vagas, comparadas com o seu currículo) só passa a existir quando você entra.
Descrição da vaga
<div class="content-intro"><p><strong>Conheça o Inter</strong> <br>Pioneiros, mudamos o mercado ao lançar o primeiro banco digital do Brasil e seguimos criando tendências com tecnologia de ponta. Evoluímos para um Super App Financeiro Global, com soluções completas e inovação de primeira. Aqui, o trabalho tem propósito: construir oportunidades reais, transformar a vida das pessoas e o mercado financeiro. Esse é o nosso Jeito Inter de Fazer. Se você quer fazer parte dessa mudança e deixar um legado, seu lugar é aqui.<br><br>Vem ser Sangue Laranja.</p>
<p><strong>Get to Know Inter </strong><br>As pioneers, we transformed the market by launching Brazil’s first digital bank and continue to shape the future with cutting-edge technology.<br>We have evolved into a Global Financial Super App, delivering complete solutions and leading innovation. Here, work has purpose: creating real opportunities, transforming people’s lives, and reshaping the financial market.<br>This is the Inter way of making things happen. If you want to be part of this transformation and leave your mark, your place is here.</p>
<p>Become Sangue Laranja.</p></div><p class="p1"><strong>Sobre a vaga e missão do cargo </strong></p>
<p class="p1">Você atuará como referência técnica em ciência de dados aplicada a crédito e cobrança. Neste papel, você vai liderar problemas complexos e ambíguos de ponta a ponta: entender o negócio, desenhar a solução e levar modelos e estratégias para produção, onde eles influenciam milhões de decisões.<br>Você vai trabalhar com times de política de crédito, produto, engenharia e risco. A atuação vai além de construir modelos: inclui definir como decidimos. Isso passa por experimentação, inferência causal e otimização aplicadas a concessão, limite, pricing e recuperação. Também esperamos que você eleve a barra técnica do time, com mentoria, revisão de abordagens e definição de padrões.</p>
<p class="p1"><strong>No seu dia a dia, você vai:</strong></p>
<ul>
<li><strong>Investigar e enquadrar problemas.</strong> Entender, com o time de política, por que uma safra está performando diferente do esperado, ou onde uma decisão de limite ou de cobrança está deixando valor na mesa. A partir daí, transformar isso em uma pergunta que dá para responder com dados;</li>
<li><strong>Desenhar e analisar experimentos.</strong> Definir grupos de teste, tamanho de amostra e métricas de sucesso. Depois, ler os resultados com rigor, separando efeito causal de ruído;</li>
<li><strong>Construir e evoluir modelos e estratégias.</strong> Colocar a mão no código para prototipar e validar soluções, e então levá-las para produção junto com engenharia;</li>
<li><strong>Acompanhar o que já está rodando.</strong> Monitorar performance, estabilidade e mudanças de população, e decidir quando recalibrar ou rever uma abordagem;</li>
<li><strong>Influenciar decisões.</strong> Apresentar recomendações e trade-offs para lideranças e participar de fóruns de definição de política e estratégia;</li>
<li><strong>Elevar o time.</strong> Revisar abordagens de outros cientistas, fazer pair programming, dar mentoria e ajudar a definir padrões técnicos e boas práticas.</li>
</ul>
<p class="p1"><strong>O que buscamos </strong></p>
<p class="p1"><strong>Obrigatórios:</strong></p>
<ul>
<li>Experiência sólida com modelos de ML em produção, de preferência em crédito, risco ou serviços financeiros;</li>
<li>Domínio de inferência causal e desenho de experimentos, como testes A/B, uplift e quase-experimentos;</li>
<li>Forte base em estatística e aprendizado de máquina, com segurança para discutir os fundamentos dos algoritmos;</li>
<li>Fluência em Python e SQL. Experiência com Spark ou ambientes de dados em larga escala é um plus;</li>
<li>Histórico de liderar projetos ambíguos e entregar impacto mensurável sem depender de escopo pronto;</li>
<li>Comunicação clara com públicos técnicos e executivos.</li>
</ul>
<p class="p1"><strong>Desejáveis:</strong></p>
<ul>
<li>Experiência com otimização aplicada a decisões, como alocação de limite ou estratégias de cobrança;</li>
<li>Vivência com políticas de crédito, ciclo de recuperação ou métricas como PD, LGD e perda esperada;</li>
<li>Mentoria de cientistas de dados ou atuação como referência técnica.</li>
</ul>
<p class="p1"><strong>Benefícios </strong></p>
<ul>
<li class="p1">Vale-alimentação e Vale-refeição</li>
<li class="p1">Plano de saúde e odontológico</li>
<li class="p1">Seguro de vida</li>
<li class="p1">DayOff de Aniversário</li>
<li class="p1">Baby On Board e Sala de Amamentação</li>
<li class="p1">Licença parental estendida</li>
<li class="p1">Auxílio-creche/babá e/ou auxílio para filhos com deficiência</li>
<li class="p1">Wellhub e Grupo de Corrida Inter</li>
<li class="p1">Espaço CARE4U (Belo Horizonte): serviços de autocuidado com valores exclusivos, área de descompressão, jogos e minicampo de golfe</li>
<li class="p1">Vantagens no nosso SuperApp, como Duo Gourmet</li>
<li class="p1">Cartão Prime Inter</li>
<li class="p1">Programas de treinamento e capacitação internos</li>
</ul>
<p class="p1"><strong>Etapas do Processo Seletivo</strong></p>
<ul>
<li class="p1">Triagem de currículos;</li>
<li>Screening (abordagem inicial para alinhamento de expectativas sobre a vaga);</li>
<li class="p1">Assessments;</li>
<li class="p1">Entrevista com Time de Talent; </li>
<li class="p1">Teste técnico (quando necessário);</li>
<li class="p1">Entrevista com a liderança;</li>
<li class="p1">Proposta de Contratação (Offer);</li>
</ul>