Principais Responsabilidades
- Atuar como referência técnica em modelos de machine learning, data science e produtos de dados.
- Desenvolver soluções de ponta a ponta, desde a identificação da oportunidade até a implementação e evolução contínua.
- Liderar iniciativas estratégicas conectando necessidades de negócio, modelos analíticos, agentes inteligentes e tecnologia.
- Construir, treinar, validar e operacionalizar modelos preditivos e analíticos em ambientes de produção.
- Desenvolver pipelines de dados, componentes reutilizáveis e soluções escaláveis baseadas em Machine Learning.
- Aplicar técnicas avançadas de modelagem para apoiar iniciativas de CRM, Growth, Marketing Digital e Customer Interactions.
- Avaliar alternativas técnicas, riscos, limitações, trade-offs e critérios de qualidade.
- Integrar dados, modelos, APIs, regras de negócio, automações e fluxos de decisão.
- Atuar de forma transversal com áreas de Tecnologia, Dados, CRM, Marketing, Growth e equipes globais do Santander.
- Propor soluções para aumento de eficiência, escalabilidade, governança e geração de valor.
- Apoiar tecnicamente os profissionais do time, disseminando boas práticas e elevando a maturidade técnica da área.
- Representar a área em fóruns técnicos, executivos e discussões estratégicas com stakeholders internos.
Requisitos Obrigatórios
- Experiência sólida e comprovada em Data Science, Machine Learning, Engenharia de Dados ou Produtos de Dados.
- Vivência prática com frameworks de agentes e IA Generativa.
- Histórico de implementação de soluções corporativas em ambientes de alta escala.
- Domínio avançado de:
- Python
- SQL
- PySpark
- Databricks
- Ambientes Cloud
- Conhecimento avançado em:
- Modelagem estatística
- Machine Learning supervisionado e não supervisionado
- Agentes de IA
- Orquestração de modelos
- Integração com sistemas corporativos
- Vivência em todo o ciclo de vida dos modelos, incluindo desenvolvimento, validação, implantação, monitoramento e manutenção.
- Experiência na construção de pipelines, APIs, automações, componentes reutilizáveis e produtos de dados.
- Capacidade de projetar soluções escaláveis, seguras, governáveis e sustentáveis.
- Experiência na condução de projetos end-to-end com autonomia técnica.
- Habilidade para negociação com clientes internos e tradução de demandas de negócio em soluções tecnológicas.
- Inglês ou Espanhol avançado para interação com times globais.
Diferenciais
- Conhecimento em MLOps, monitoramento e observabilidade de modelos.
- Experiência com plataformas de Machine Learning em larga escala.
- Conhecimento em Inteligência Artificial Generativa, LLMs e integração de modelos tradicionais com soluções baseadas em IA.
- Vivência com arquitetura corporativa, APIs, microsserviços, streaming e integração entre plataformas.
- Experiência em instituições financeiras ou ambientes altamente regulados.
- Atuação em projetos relacionados a CRM, Customer Analytics, Marketing Automation, Customer Engagement ou Growth.
- Participação em projetos globais ou com equipes distribuídas internacionalmente.