Cientista de Dados | Sênior

Job description

**Sobre nós** ​ 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 25 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 A área de Data Science tem como missão aplicar técnicas de machine learning para gerar soluções escaláveis, monitorar o desempenho de modelos e automatizar processos, apoiando a tomada de decisão e a otimização de resultados da organização. A atuação do(a) **Cientista de Dados** no **Banco de Atacado** visa desenvolver soluções preditivas que resolvam problemas de negócio por meio de machine learning. Você será responsável por definir abordagens de modelagem, desde a análise exploratória até a validação e deploy de modelos, conduzir experimentos, selecionar as técnicas mais adequadas a cada contexto e garantir que as soluções entreguem valor real e mensurável para a organização no âmbito do Banco de Atacado. Saiba mais sobre nosso dia a dia no [Instagram](https://bit.ly/xpincinstagram) e no [LinkedIn](https://www.linkedin.com/company/xpinc/life/porquexpinc/). Confira nossas avaliações no [Glassdoor](https://bit.ly/xpincglassdoor). --- ## 🔍 O Que Procuramos **Pré-requisitos Essenciais:** - Graduação completa em Estatística, Matemática, Computação, Engenharias, Economia ou áreas correlatas - Domínio de Python e PySpark para manipulação e transformação de grandes volumes de dados - Sólidos conhecimentos em estatística, probabilidade e técnicas de modelagem preditiva, abrangendo modelos supervisionados e não supervisionados (modelo de árvore, regressão, clusterização, séries temporais), e utilização de bibliotecas como Scikit-learn - Capacidade de traduzir problemas de negócio em problemas de Machine Learning bem definidos - Proficiência em validar performance de modelos utilizando métricas de negócio e métricas de modelo - Habilidade de comunicação para interagir com diferentes áreas, conduzir reuniões com stakeholders e apresentar resultados de forma clara - Código limpo, modular e versionado (Git) - Residir em São Paulo e disponibilidade para atuação no modelo híbrido (3x na semana) **Diferenciais:** - Experiência atuando com modelos de machine learning no segmento financeiro - Experiência com inferência causal (diff-in-diff, propensity score, variáveis instrumentais, synthetic control) - Experiência com stack Databricks - Experiência em validação de hipóteses através de experimentos controlados usando metodologias de teste A/B e análise estatística - Experiência com MLOps - Experiência com modelos de otimização linear --- ## 🎯 Desafios e Impacto - **Conduzir experimentos causais** para validar o real impacto de campanhas, mudanças de taxas e novos produtos para clientes Corporate. - **Garantir governança e MLOps** em ambiente regulado, com monitoramento contínuo de drift, versionamento de modelos e rastreabilidade para auditoria. - **Traduzir problemas de negócio** em problemas de Machine Learning bem definidos, atuando como ponte entre times de Risco, Mesa, Produtos e Compliance. - **Entregar valor mensurável** — cada modelo precisa responder a uma pergunta de negócio e gerar impacto concreto em receita, eficiência ou redução de risco. --- ## ⏳ Etapas do Processo 1. **Triagem inicial**: Análise do currículo para verificar a adequação às qualificações e requisitos da vaga. 2. **Testes gerais**: Avaliação do alinhamento cultural com o teste da Mindsight e teste de raciocínio lógico da Predictive Index. 3. **Entrevista com a equipe de Recrutamento**: Discussão sobre as expectativas em relação à vaga e aos objetivos profissionais. 4. **Avaliação técnica**: Entrevista focado nas habilidades específicas necessárias para a função. 5. **Entrevista com a liderança**: Uma conversa para discutir sua visão e como você pode contribuir para a equipe e a empresa. 6. **Entrevista com colegas de trabalho**: Interação com futuros pares para avaliar a sinergia e o trabalho em equipe. 7. **Oferta**: Apresentação da proposta de trabalho, incluindo detalhes sobre remuneração e benefícios. --- --- **Benefícios:**  Saúde e bem-estar: - Plano de saúde - Plano odontológico - Wellhub (Gympass) - Zenklub - Seguro de Vida - iFood Benefícios (VA e VR flexível) - Vale Transporte - New Value (clube de benefícios) - Licença parental: maternidade de 6 meses e paternidade de 20 dias. - Auxílio Creche Vida Financeira - Fundos de Investimentos Exclusivos - 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. Aqui na XP Inc., valorizamos as interações pessoais e acreditamos no uso do escritório como uma ferramenta para potencializar nossas relações no trabalho. --- *\*Ao seguir com a inscrição, você declara que leu, compreendeu e concorda com a Política de Privacidade do Grupo XP Inc. e de seus fornecedores e parceiros que apoiam com a realização do processo seletivo. O Grupo XP Inc. poderá utilizar de soluções de inteligência artificial para apoiar a equipe de recrutamento no decorrer do processo, o que poderá envolver o tratamento de seus dados pessoais para tal finalidade, conforme princípios da Lei Geral de Proteção de Dados e da Política de Privacidade do Grupo XP Inc.*