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Feedzai, a Series D RiskOps platform líder mundial em gestão de risco financeiro, procura um Data Scientist experiente para integrar a sua equipa de Produto. Nesta função, será responsável por liderar e orientar equipas de Data Science/Machine Learning na entrega de produtos de combate ao crime financeiro. O papel exige conhecimento profundo em ciência de dados e machine learning, garantindo suporte estratégico forte às equipas enquanto contribui para estratégias de modelação inovadoras, explicabilidade e práticas robustas de governança.
No seu dia a dia, colaborará com uma equipa diversa de cientistas de dados e engenheiros, comunicará descobertas a Product Managers e stakeholders relevantes, fornecerá feedback técnico sobre arquitetura e design, e será responsável pelo planeamento e execução de iniciativas de Data Science. Trabalhará com conjuntos de dados muito grandes utilizando Python (NumPy, Pandas, SciPy, Scikit-learn) e SQL, além de computação distribuída com PySpark. A sua contribuição incluirá ferramentas de observabilidade e práticas de governança.
Buscamos um profissional com pelo menos 1+ anos de experiência com datasets muito grandes, 2+ anos em Machine Learning aplicado, 2+ anos em trabalho de ciência de dados incluindo design experimental, e experiência comprovada em comunicar conceitos complexos. Experiência em banking, detecção de fraude e algoritmos baseados em árvores (Random Forest, XGBoost, LightGBM) é altamente valorizada.
Responsabilidades
- Colaborar com equipas diversas de cientistas de dados e engenheiros cujo trabalho tem impacto direto na detecção de atividades de crime financeiro
- Comunicar descobertas a Product Managers e stakeholders relevantes
- Fornecer feedback técnico à equipa relativamente a arquitetura, design, configurações experimentais e code reviews
- Ser responsável pelo planeamento, execução e sucesso de iniciativas de Data Science com suporte da equipa
- Trabalhar com stakeholders chave em todos os grupos dentro das equipas de Engenharia e Produto
- Processar dados utilizando a stack científica Python (NumPy, Pandas, SciPy, Scikit-learn) e SQL
- Trabalhar com conjuntos de dados muito grandes utilizando computação distribuída (PySpark)
- Trabalhar e contribuir para estratégias de modelação de ponta com arquiteturas personalizadas
- Contribuir diretamente para ferramentas e práticas de observabilidade e governança
Competências
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