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Open nowPosted 18 hours ago

Cientista de Dados SR

Anbima

Where
São Paulo, Brazil
Work mode
Hybrid
Get the CV for this job

From $25 per CV, paid once. No subscription.

Your applicationOpen nowCientista de Dados SRAnbima · São Paulo, Brazil

  1. YouYes, apply to this one.

  2. CV RocketCV written for this posting.

  3. 25 readersRecruiter, hiring manager, skeptic. Round after round.

  4. CV RocketApplied on Anbima's own form.

The reply lands in your private mailbox

3×more interviews than doing it yourself with ChatGPT.

The clock on this job

Early applications get read.

12.9% of postings close within 7 days. Measured by our own scanner across the market.

Share of postings closed within
  1. 2.2%1 day
  2. 4.7%3 days
  3. 12.9%7 days
  4. 21.0%14 days
  5. 35.6%30 days
  6. 58.5%60 days
This job: posted 18 hours ago

The posting

Você já ouviu falar da ANBIMA? Nós movemos o mercado financeiro para o futuro, impulsionando negócios e potencializar a economia do país. Com o maior hub de dados e informações do cenário financeiro brasileiro, lideramos iniciativas que realmente importam: defendemos os interesses dos nossos parceiros e investidores, fornecemos ferramentas analíticas e dados, educamos investidores e certificamos profissionais, além de estabelecermos regras para as instituições do mercado financeiro e de capitais.Buscamos um(a) Data Scientist Sênior orientado a produto, que conecta o negócio, dados e tecnologia para desenvolver e colocar em produção soluções de Machine Learning e IA Generativa, acompanhando todo o ciclo de vida dos modelos. Responsabilidades e atribuiçõesAtuar próximo às áreas de negócio para entender seus principais desafios e traduzi-los em problemas de dados, com hipóteses, métricas de sucesso e critérios de priorização claros.Desenvolver modelos descritivos e preditivos que façam parte dos produtos de dados da ANBIMA, do protótipo à produção.Construir soluções que combinem machine learning e IA generativa, integrando modelos tradicionais e LLMs aos produtos.Contribuir para a evolução da prática de machine learning do time, definindo padrões de experimentação, avaliação e reprodutibilidade de modelos.Trabalhar com engenharia de dados, produto e tecnologia para implementar, testar, fazer deploy e documentar pipelines de dados e de modelos.Monitorar modelos em produção e propor retreinos e melhorias contínuas.Explorar, tratar e analisar dados para validar hipóteses e gerar insights acionáveis para a ANBIMA, seus Associados e o mercado.Apresentar resultados e limitações dos modelos de forma clara para públicos técnicos e de negócio.Assegurar boas práticas de governança, qualidade e segurança de dados, incluindo a aderência à LGPDRequisitos e qualificaçõesExperiência prática em modelagem descritiva e preditiva (regressão, classificação, clustering e séries temporais), com pelo menos um modelo levado a produção ou integrado a um produto. Experiência prática com IA generativa aplicada a problemas reais: uso de LLMs via API, RAG, engenharia de prompts e avaliação da qualidade das respostas. Domínio de Python e das bibliotecas pandas, NumPy e scikit-learn. SQL avançado para extração, transformação e manipulação de dados. Sólida base em estatística aplicada: testes de hipótese, métricas de avaliação de modelos e validação cruzada. Versionamento de código com Git (GitHub, GitLab ou Bitbucket) e boas práticas de engenharia de software, como testes, código modular e documentação.

Formação e experiência

Formação superior em área quantitativa (Estatística, Matemática, Ciência da Computação, Engenharia, Economia, Finanças ou Física) ou experiência equivalente comprovada. Experiência comprovada como cientista de dados.

Habilidades comportamentais

Pensamento analítico e crítico, com capacidade de questionar premissas e reconhecer as limitações dos próprios modelos. Comunicação clara de temas técnicos para públicos não técnicos. Autonomia para estruturar problemas ambíguos e propor caminhos de solução. Adaptabilidade e aprendizado contínuo em um campo de rápida evolução, como a IA generativa. Colaboração com times multidisciplinares.

Diferenciais

Mestrado ou doutorado em área quantitativa. Experiência no mercado de capitais ou no setor de serviços financeiros. Experiência com deep learning (PyTorch ou TensorFlow). Experiência com MLOps e LLMOps: MLflow, monitoramento de drift e observabilidade de aplicações com LLM. Experiência com frameworks de avaliação de LLMs, como LLM-as-a-judge e conjuntos de teste. Experiência com nuvem (AWS, Azure ou GCP) e Databricks.Informações adicionaisConfira nossos benefícios:- Salário Competitivo;- Vale Refeição;- Vale Alimentação;- Assistência Médica;- Assistência Odontológica;- Modelo de trabalho híbrido;- Seguro de Vida;- Previdência Privada;- Auxílio Home Office;- Licença Parental de 6 meses para todos os colaboradores da ANBIMA;-Auxílio Funeral;- Parcerias, Day Off de aniversário e muito mais...Local de trabalho: Nosso escritório fica na região de Pinheiros próximo da estação de trem. Estamos trabalhando de forma hibrida, escritório (3x por semana) e home-office (2x por semana).

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What happens when you press

One press. We do the rest.

  1. A CV for this posting

    Written against Anbima's own wording, from every piece of relevant proof in your profile.

  2. 25 readers review it

    Recruiter, hiring manager, skeptic and more read every draft, round after round. You get the best round.

    The review screen in CV Rocket: how each CV was read, round by round.

  3. We apply on Anbima's form

    Our application engine gets through the hardest forms there are. Where a question needs you, AI suggests the best answer. Don't want us applying from our IP addresses? Use our Chrome extension: we apply straight from your own browser.

    An application in CV Rocket: every answer filled in on the employer's form.

  4. Every reply, sorted

    Anbima's answer lands in your private mailbox, and we classify it on arrival: interview, question, rejection.

    The CV Rocket inbox: each employer reply classified as an interview, an action or a rejection.

  5. Reply with AI

    AI helps you write the email, checks it and sends it. We show you whether the recruiter read it.

  6. The interview in your calendar

    Full integration with your calendar. The invitation goes straight in.

    An interview invitation in the CV Rocket inbox, added to the candidate's calendar.
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Why it works

3×

more interviews than doing it yourself with ChatGPT.

ChatGPT writes a CV and never learns what happened to it. We see every reply. For each CV we know:

  • How it was written, and how the review scored it
  • When we applied, and how long after the posting went up
  • Which posting, which company, which city
  • Who got the interview, and who heard nothing

That is how we know which CVs get called.

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The numbers game

More applications. More interviews.

Every application goes out with its own CV, written for that posting and paid once. Send enough of them and the law of large numbers finds you the job.

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By hand5–10
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Before you press

Straight answers

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What if my background isn't good enough?

We make the most of the background you have. The CV uses every piece of relevant proof your profile holds, and one of the 25 readers reads your whole profile and flags what the CV left out.

Do you really apply for me?

Yes, on the employer's own form, the hardest ones included. Where a question needs you, you answer it right there and AI suggests the best answer. Don't want us applying from our IP addresses? Use our Chrome extension: we apply straight from your own browser.

Is it a subscription?

No. You pay once per CV, from $25. Every application goes out with its own CV, written for that posting.

One job. One CV.
Paid once.

Pick the posting you want. We write for it, apply for you and catch the reply.

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