Data Scientist Sênior - AI

Na CI&T , ajudamos grandes empresas a transformar o potencial da AI em impacto real nos negócios com AI Deployment, execução AI-native e tech-integrated business solutions. Com 30 anos de experiência em transformação tecnológica, aceleramos inovação com expertise em agentic SDLC, application modernization, Data & AI, martech e business strategy. Somos 8.000 CI&Ters em mais de 25 países, colaborando para construir soluções com impacto real. AI já faz parte da forma como trabalhamos, evoluímos e inovamos todos os dias. Importante: se você reside na Região Metropolitana de Campinas, sua presença nos escritórios da cidade será obrigatória, conforme a política de frequencia vigente.

Buscamos profissionais com perfil de Data Scientist para atuação no projeto estratégico Automação da Supervisão de Controles Internos e Compliance. A iniciativa tem como objetivo aplicar Ciência de Dados, Inteligência Artificial, automação e modelos analíticos para ampliar a efetividade da supervisão dos controles internos e das atividades de Compliance, proporcionando maior cobertura, agilidade investigativa, consistência das análises e eficiência operacional.

Responsabilidades:

Projetar, desenvolver, validar e evoluir modelos voltados para: -Identificação de padrões, anomalias e comportamentos de risco. -Classificação e priorização de ocorrências. -Análise preditiva aplicada a controles internos e Compliance. -Segmentação e avaliação de eventos, processos e operações. -Geração de alertas e indicadores para supervisão. -Apoio analítico à investigação e à tomada de decisão. -Garantir que os modelos apresentem desempenho, estabilidade, rastreabilidade e aderência aos objetivos do negócio.

Desenvolver e operacionalizar soluções de Inteligência Artificial para: -Automatização de análises recorrentes. -Detecção de desvios e potenciais não conformidades. -Avaliação de grandes volumes de dados estruturados e não estruturados. -Apoio à investigação de ocorrências. -Recomendação de ações e priorização de casos. -Ampliação da cobertura e da eficiência dos controles internos. -Participar de todas as etapas do ciclo de vida dos modelos, desde a exploração dos dados e experimentação até a implantação, monitoramento e evolução em ambiente produtivo.

Requisitos Técnicos: -Ciência de Dados e Analytics. -Python e SQL. -Apache Spark ou PySpark. -Machine Learning. -Desenvolvimento e validação de modelos analíticos e preditivos. -Preparação, exploração e análise de grandes volumes de dados. -Operacionalização e monitoramento de modelos. -Ambientes Cloud. -Plataformas corporativas de dados. -Databricks.

Conhecimento prático em: -IA Generativa e LLMs. -Desenvolvimento de Agentes de IA. -Engenharia de prompts. -Orquestração de agentes, modelos e ferramentas. -Avaliação da qualidade das respostas geradas por IA. -Integração de soluções analíticas com aplicações corporativas.

Conhecimentos desejáveis: -MLflow e gestão do ciclo de vida de modelos. -MLOps e LLMOps. -Bancos de dados vetoriais e busca semântica. -Processamento de Linguagem Natural — NLP. -Modelos de detecção de anomalias e classificação de riscos. -Estatística aplicada e experimentação. -Azure e serviços de IA em nuvem. -Arquitetura Lakehouse. -Engenharia de dados e pipelines ETL/ELT. -APIs e integração entre sistemas. -Governança e gestão de riscos de Inteligência Artificial. -Técnicas de explicabilidade de modelos. -Observabilidade e monitoramento de soluções de IA.

Diferenciais: -Experiência em instituições financeiras. -Atuação anterior em Controles Internos, Compliance, Riscos ou Auditoria. -Vivência em ambientes regulados e de alta criticidade. -Experiência em prevenção a fraudes ou detecção de anomalias. -Desenvolvimento de agentes para análise documental ou investigação. -Integração entre modelos preditivos e IA Generativa. -Experiência com dados sensíveis e controles de acesso. -Conhecimento de regulamentações aplicáveis ao setor financeiro. -Certificações Databricks, Microsoft Azure, Ciência de Dados ou Inteligência Artificial. -Participação em projetos de automação inteligente implementados em produção.

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