Nossa área de Tecnologia é um pilar fundamental dos nossos negócios, sendo responsável pela nossa transformação digital. Aqui criamos soluções tecnológicas sempre idealizando e desenvolvendo técnicas e processos de automação, seja para aprimorar a experiência de trabalho das nossas equipes ou aumentar a capacidade de entrega dos nossos produtos e serviços. Nós somos responsáveis por uma infraestrutura gigantesca que atende aos principais produtos de vídeo da Globo, como o Globoplay, Premiere e os Canais Globo. A frente de Dados & IA desenvolve plataformas de dados, experimentação, machine learning, recomendação e segmentação de audiência para os produtos digitais da Globo. Buscamos um Cientista de Dados Sênior para atuar na frente de Antifraude, com experiência sólida em Machine Learning aplicado a detecção e prevenção de fraude, autonomia para conduzir projetos de ponta a ponta e capacidade de traduzir dados em decisões de risco escaláveis.
Cientista de Dados Sênior - Dados & IA at Globo
Hybrid - Porto Alegre, Rio Grande do Sul, Brasil
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Habilidades
- Ensino superior completo em Ciência de Dados, Estatística, Matemática, Ciência da Computação ou áreas correlatas;
- Experiência sólida como Cientista de Dados, com atuação autônoma em projetos de ML de ponta a ponta (da concepção ao deploy em produção);
- Proficiência em Python e SQL para análise e modelagem de dados;
- Experiência com classificação e/ou detecção de anomalias, incluindo tratamento de classes desbalanceadas;
- Familiaridade com métricas adequadas a cenários desbalanceados (precision/recall, PR-AUC, matriz de confusão orientada a custo de negócio);
- Conhecimento de frameworks de Machine Learning (Scikit-Learn, XGBoost/LightGBM; TensorFlow ou PyTorch são um plus);
- Familiaridade com MLOps — monitoramento de modelos, detecção de drift e continuous training;
- Experiência em computação em nuvem (preferencialmente GCP);
- Experiência com manipulação de grandes volumes de dados;
- Conhecimento sobre boas práticas de desenvolvimento de software, CI/CD e versionamento (Git);
- Boa capacidade de comunicação e colaboração em equipe.
- Experiência prévia com antifraude, risco ou detecção de anomalias em produção;
- Modelagem baseada em grafos para detecção de fraude em rede (quadrilhas, anéis de fraude);
- Experiência com APIs de predição online de baixa latência;
- Explicabilidade de modelos (SHAP, feature importance) para justificar decisões de bloqueio;
- Familiaridade com IA generativa / LLMs aplicada à produtividade ou análise;
- Experiência avançada com MLOps em GCP (Vertex Pipelines, Model Monitoring);
- Inglês intermediário/avançado (escrita, leitura e conversação).
Responsabilidades
- Construir, treinar e produtizar modelos de ML para detecção e prevenção de fraude (classificação, detecção de anomalias), lidando com bases altamente desbalanceadas;
- Desenvolver e manter pipelines de scoring em tempo real (ou near-real-time) para decisões de risco em fluxo;
- Monitorar performance e drift dos modelos em produção, com retreinamento contínuo — essencial num cenário adversarial em que os padrões de fraude mudam constantemente;
- Fazer feature engineering sobre dados transacionais e comportamentais para capturar sinais de fraude;
- Colaborar com times de risco, produto e engenharia para equilibrar bloqueio de fraude e experiência de usuários legítimos (tradeoff entre falsos positivos e falsos negativos);
- Explorar o uso de IA generativa como ferramenta de apoio (aceleração de análises, prototipação, documentação), quando fizer sentido;
- Atuar como referência técnica no time, apoiando decisões de arquitetura e contribuindo para o desenvolvimento de pessoas mais júnior;
- Trabalhar em time multidisciplinar, colaborando com engenheiros de ML, engenheiros de dados e POs para criar soluções orientadas a dados.
Tecnologias
PythonSQLScikit-LearnXGBoostLightGBMTensorFlowPyTorchMLOpsGCPVertex PipelinesModel MonitoringGitSHAPLLMs
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