Machine Learning Engineer
Cientista de Dados | Sênior - Vaga Exclusiva PcD
Sao Paulo
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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 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.
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🔍 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
- Triagem inicial: Análise do currículo para verificar a adequação às qualificações e requisitos da vaga.
- Testes gerais: Avaliação do alinhamento cultural com o teste da Mindsight e teste de raciocínio lógico da Predictive Index.
- Entrevista com a equipe de Recrutamento: Discussão sobre as expectativas em relação à vaga e aos objetivos profissionais.
- Avaliação técnica: Entrevista focado nas habilidades específicas necessárias para a função.
- Entrevista com a liderança: Uma conversa para discutir sua visão e como você pode contribuir para a equipe e a empresa.
- Entrevista com colegas de trabalho: Interação com futuros pares para avaliar a sinergia e o trabalho em equipe.
- 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.
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