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Anti-Fraud Spec II

Santander

·

Today

Location
SANTANDER SEDE - 4 ANDAR, Brazil
Type
Full-time
Closing date
Today
Source
Workday

Description

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

Skills

PythonAWSAzureGCPDockerKubernetesCI/CDSQLMachine LearningPandasNumPySparkDatabricksGitREST