Cientista de Dados | Sênior

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 25 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

A área de Data Science tem como missão aplicar técnicas de machine learning para gerar soluções escaláveis, monitorar o desempenho de modelos e automatizar processos, apoiando a tomada de decisão e a otimização de resultados da organização.

A atuação do(a) Cientista de Dados no Banco de Atacado visa desenvolver soluções preditivas que resolvam problemas de negócio por meio de machine learning. Você será responsável por definir abordagens de modelagem, desde a análise exploratória até a validação e deploy de modelos, conduzir experimentos, selecionar as técnicas mais adequadas a cada contexto e garantir que as soluções entreguem valor real e mensurável para a organização no âmbito do Banco de Atacado.

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🔍 O Que Procuramos

Pré-requisitos Essenciais:

• Graduação completa em Estatística, Matemática, Computação, Engenharias, Economia ou áreas correlatas
• Domínio de Python e PySpark para manipulação e transformação de grandes volumes de dados
• Sólidos conhecimentos em estatística, probabilidade e técnicas de modelagem preditiva, abrangendo modelos supervisionados e não supervisionados (modelo de árvore, regressão, clusterização, séries temporais), e utilização de bibliotecas como Scikit-learn
• Capacidade de traduzir problemas de negócio em problemas de Machine Learning bem definidos
• Proficiência em validar performance de modelos utilizando métricas de negócio e métricas de modelo
• Habilidade de comunicação para interagir com diferentes áreas, conduzir reuniões com stakeholders e apresentar resultados de forma clara
• Código limpo, modular e versionado (Git)
• Residir em São Paulo e disponibilidade para atuação no modelo híbrido (3x na semana)

Diferenciais:

• Experiência atuando com modelos de machine learning no segmento financeiro
• Experiência com inferência causal (diff-in-diff, propensity score, variáveis instrumentais, synthetic control)
• Experiência com stack Databricks
• Experiência em validação de hipóteses através de experimentos controlados usando metodologias de teste A/B e análise estatística
• Experiência com MLOps
• Experiência com modelos de otimização linear

🎯 Desafios e Impacto

• Conduzir experimentos causais para validar o real impacto de campanhas, mudanças de taxas e novos produtos para clientes Corporate.

• Garantir governança e MLOps em ambiente regulado, com monitoramento contínuo de drift, versionamento de modelos e rastreabilidade para auditoria.

• Traduzir problemas de negócio em problemas de Machine Learning bem definidos, atuando como ponte entre times de Risco, Mesa, Produtos e Compliance.

• Entregar valor mensurável — cada modelo precisa responder a uma pergunta de negócio e gerar impacto concreto em receita, eficiência ou redução de risco.

⏳ Etapas do Processo

1. Triagem inicial: Análise do currículo para verificar a adequação às qualificações e requisitos da vaga.

2. Testes gerais: Avaliação do alinhamento cultural com o teste da Mindsight e teste de raciocínio lógico da Predictive Index.

3. Entrevista com a equipe de Recrutamento: Discussão sobre as expectativas em relação à vaga e aos objetivos profissionais.

4. Avaliação técnica: Entrevista focado nas habilidades específicas necessárias para a função.

5. Entrevista com a liderança: Uma conversa para discutir sua visão e como você pode contribuir para a equipe e a empresa.

6. Entrevista com colegas de trabalho: Interação com futuros pares para avaliar a sinergia e o trabalho em equipe.

7. Oferta: Apresentação da proposta de trabalho, incluindo detalhes sobre remuneração e benefícios.

Benefícios:   

Saúde e bem-estar:

• Plano de saúde
• 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.