Especialista De Eng. De Machine Learning

Somos um banco que entende as pessoas, as empresas e os profissionais do transporte.
O Banco BBC Digital é para todos que precisam de mais simplicidade e menos burocracia, unindo tradição e modernidade para conectar os clientes ao ecossistema de mobilidade e reinventar a relação das pessoas com suas vidas financeiras.
Além de uma Conta Digital sem mensalidade, com app e cartão pré-pago, nós oferecemos Financiamento (CDC) e Leasing para veículos leves e pesados, atendendo a todos que precisam.
Somos uma Empresa diversa e que promove a diversidade em todas as vagas independente de gênero, orientação sexual, raça, religião ou deficiência.
/n Formação superior em Ciência da Computação, Estatística, Física, Engenharias, Matemática Aplicada, Sistemas de Informação ou áreas afins; 5 anos ou mais de experiência em engenharia de dados, com construção de bases estruturadas para consumo analítico; Domínio de Python e SQL, de modelagem de dados (dimensional, data vault ou equivalentes) e de processamento distribuído (ex.: Spark); Experiência na validação de regras de negócio e na reconciliação de dados com fontes oficiais; Experiência com orquestração de pipelines (ex.: Airflow) e com data lakes / lakehouses; Experiência comprovada com pipelines de dados em produção, incluindo qualidade e monitoramento; Experiência prática com LLMs / IA generativa no dia a dia.
Diferenciais Mestrado ou doutorado em Ciência da Computação, Matemática Aplicada, Estatística ou Engenharias; Experiência com ambientes em nuvem (Oracle, AWS, Azure ou GCP) e certificações relacionadas; Experiência com streaming (ex.: Kafka) e com feature stores; Experiência com bases vetoriais e preparação de dados para IA generativa; Vivência em instituições financeiras, risco de crédito ou ambientes regulados.
/n Projetar e construir a camada de dados estruturados da área (ex.: tabelas analíticas, data marts, modelos dimensionais), com definições claras de granularidade, chaves e regras de negócio; Liderar o enriquecimento das informações: integração e cruzamento de fontes internas, bureaus e dados alternativos, criação de variáveis derivadas e consolidação de visões únicas (ex.: cliente, contrato, ativo); Garantir que os conceitos criados nas tabelas correspondam aos conceitos esperados pelo negócio (ex.: inadimplência, exposição, safra, atraso), validando definições com as áreas consumidoras e conciliando os resultados com fontes oficiais; Definir e manter o dicionário de dados e o glossário de negócio, assegurando uma única definição para cada indicador entre BI, ciência de dados e gestão de riscos; Projetar a arquitetura de dados da área: ingestão, armazenamento, processamento em lote e em streaming; Construir e manter pipelines de dados robustos e escaláveis; Estruturar e evoluir a feature store e as bases analíticas usadas pelos modelos e pelas políticas de risco; Garantir a qualidade, a linhagem, o catálogo e a segurança dos dados, com testes automatizados de consistência, completude e reconciliação, em linha com a governança de dados e a LGPD; Otimizar desempenho e custos de processamento e armazenamento; Estruturar bases de dados não estruturados (documentos, textos) para soluções de IA generativa e RAG; Definir padrões de engenharia de dados e atuar como mentor técnico da equipe; Atuar em parceria com as frentes de BI, Ciência de Dados, MLOps e Gestão de Riscos.