Cientista de Dados | Sênior
XP Inc. · São Paulo, São Paulo, Brazil
**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 e no LinkedIn. Confira nossas avaliações no Glassdoor. 🔍 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 flexibilida