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Cientista de Dados Sênior

São Paulo, SP

Sobre nós ​ 

A XP Inc. é uma das maiores instituições financeiras independente do Brasil, dona das marcas XP, Rico, Clear, XP Educação, InfoMoney, entre outras. Com mais de 4,6 milhões de clientes ativos e um valor superior a R$ 1,1 trilhão de ativos sob custódia, há 24 anos vem transformando o mercado financeiro para melhorar a vida das pessoas.

Com uma cultura marcante guiada por quatro valores - Sonho Grande, Espírito Empreendedor, Foco no Cliente e Mente Aberta - a XP Inc. está sempre em busca dos melhores talentos que tem ambição de fazer o impossível.


 

 

🚀 Sobre a Oportunidade

 

Você será parte de um time multidisciplinar (dados, data science, mlops, risco, compliance e tecnologia) responsável por:

- Desenvolver e evoluir modelos de detecção de transações suspeitas de lavagem de dinheiro e financiamento ao terrorismo.
- Aumentar a efetividade do monitoramento, regras (mais casos relevantes) e reduzir o volume de falsos positivos, melhorando a eficiência das áreas de investigação.
- Estruturar e analisar grandes volumes de dados transacionais, cadastrais e comportamentais dos clientes para identificar padrões anômalos.
- Traduzir requisitos regulatórios de PLD em lógicas, regras, features e modelos que possam ser auditados e explicados para áreas internas e reguladores.

 

Responsabilidades:

  • Trabalhar lado a lado com times de PLD/Compliance, Risco, Controles Internos e Tecnologia, entendendo regras, cenários de risco, tipologias e necessidades regulatórias.
  • Criar e acompanhar KPIs de performance dos modelos.
  • Apoiar o desenho de estratégias híbridas (modelos + regras) para garantir:
  • Eficácia na detecção;
  • Aderência a normas de PLD (BACEN, CVM, COAF);
  • Explicabilidade mínima para investigações e auditorias.
  • Prototipar, testar e colocar em produção soluções analíticas em parceria com engenheiros de dados e de machine learning.
  • Documentar abordagens, premissas, limitações e resultados, garantindo auditoria e rastreabilidade.
  • Acompanhar tendências e melhores práticas em AML/PLD IA/LLM, trazendo inovações estratégicas para o time.

 

Saiba mais sobre nosso dia a dia no Instagram e no LinkedIn.

Confira nossas avaliações no Glassdoor.


🔍 O Que Procuramos

Pré-requisitos Essenciais:

 

  • Formação em cursos como: Engenharia, Ciência da Computação, Estatística, Matemática, Física, Economia, Ciências de Dados ou áreas correlatas.
  • Experiência prévia (sênior) trabalhando com Ciência de Dados ou Machine Learning em ambiente de negócios (não precisa ser necessariamente em PLD, mas será diferencial).
  • Domínio de Python e principais bibliotecas de dados/ML (p.ex. pandas, NumPy, scikit-learn, PySpark etc).
  • Experiência com SQL para manipulação de grandes volumes de dados.

Vivência em:

  • Problemas supervisionados (classificação, regressão) e não supervisionados (clustering, detecção de anomalias);
  • Construção de features e avaliação de modelos.
  • Capacidade de traduzir problemas de negócio (PLD, risco, compliance) em problemas analíticos e de dados.
  • Boa comunicação para dialogar com stakeholders não técnicos (PLD, Jurídico, Controles, Operações).

 

Diferenciais:

 

  • Experiência prévia em PLD/AML, prevenção à fraude, risco de crédito ou modelos de risco em instituições financeiras.Conhecimento ou experiência com:
  • Grafos e análise de redes (p.ex. para relacionamentos entre clientes, contas, contrapartes);
  • Modelos de detecção de anomalias (Isolation Forest, Autoencoders, etc.);
  • Ambientes de big data (Spark e Databricks) e cloud (Azure).
  • Familiaridade com normativos de PLD e reguladores (BACEN, CVM, COAF).
  • Experiência com MLOps (versionamento de modelos, monitoramento em produção, retraining).
  • Conhecimento em explicabilidade de modelos (SHAP, LIME) para apoiar times de PLD/Compliance na justificativa de decisões.

 


 


 


Benefícios:  

Saúde e bem-estar:

  • Plano de saúde sem coparticipação (inclusive, para dependentes)
  • Plano odontológico
  • Wellhub (Gympass)
  • Zenklub
  • Seguro de Vida
  • iFood Benefícios (VA e VR flexível)
  • Vale Transporte
  • New Value (clube de benefícios)
  • Licença parental: maternidade de 6 meses e paternidade de 20 dias.
  • Auxílio Creche

Vida Financeira

  • Fundos de Investimentos Exclusivos
  • Assessoria de Investimentos  
  • Cartão XP Visa Infinite sem anuidade  
  • Crédito (consignado, home equity, CCB Imobiliário, etc.) 

Modelo de Trabalho Presencial Flexível  

O nosso modelo de trabalho varia de acordo com a função, podendo ser totalmente presencial para frentes de negócio e mais flexível para outras equipes.  
 
Seguimos um modelo com mais frequência presencial, mas sempre guiado por flexibilidade e autonomia com a responsabilidade da nossa cultura empreendedora. 

Aqui na XP Inc., valorizamos as interações pessoais e acreditamos no uso do escritório como uma ferramenta para potencializar nossas relações no trabalho.


*Ao seguir com a inscrição, você declara que leu, compreendeu e concorda com a Política de Privacidade do Grupo XP Inc. e de seus fornecedores e parceiros que apoiam com a realização do processo seletivo. O Grupo XP Inc. poderá utilizar de soluções de inteligência artificial para apoiar a equipe de recrutamento no decorrer do processo, o que poderá envolver o tratamento de seus dados pessoais para tal finalidade, conforme princípios da Lei Geral de Proteção de Dados e da Política de Privacidade do Grupo XP Inc.

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Buscamos construir um ambiente seguro e inclusivo para o desenvolvimento profissional de todas as pessoas e não toleramos qualquer tipo de discriminação de raça, cor, religião, identidade de gênero, orientação sexual, nacionalidade, deficiência ou idade em nenhuma etapa do processo seletivo, reforçando nosso compromisso com a diversidade. ​​

Caso não se sinta à vontade para responder às perguntas, você pode selecionar "Prefiro não responder". As respostas não afetarão o processo seletivo e serão tratadas com confidencialidade. ​​

Ao preencher aos campos, você consente com o tratamento de dados pessoais sensíveis para entender melhor a composição do pessoal e a adesão aos processos seletivos, sem impacto na candidatura. Em caso de dúvidas, consulte a Política de Privacidade. 

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