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Data Scientist - Tech Lead

Dock·Barueri, SP·Publicada há cerca de 2 horas

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Verificada em 23/10/2026 · Clique e candidate-se.

Sobre a vaga

Quem é a Dock?
Há mais de 20 anos, cumprimos a missão de democratizar o acesso a serviços financeiros, tornando experiências financeiras mais simples e acessíveis. Somos um time de pessoas obstinadas, que acreditam na tecnologia e nos serviços como os principais facilitadores para a evolução de nossos clientes e a transformação do papel das finanças. Atuando em 11 localidades pela América Latina, trabalhamos sob o propósito de desmaterializar o universo financeiro para impulsionar a sociedade.

Como é o nosso time de Inovação e Modelos de Sequência?
Você fará parte de um time dedicado a provar – com extremo rigor científico – se uma arquitetura de modelo de fundação baseada em sequências de eventos financeiros reais pode ser transferida, com sucesso, para diversas tarefas de negócio (como fraude, crédito e Pix). Nossa missão é encontrar ganhos concretos frente a baselines fortes, ou ser a voz científica capaz de dizer "não" caso as evidências não sustentem o investimento.

E o dia a dia, como será? Buscamos por talentos inigualáveis para nos ajudar a espalhar o poder financeiro!Nesta função, você irá:

  • Definir o Plano de Pesquisa: Estruturar o pré-treino auto-supervisionado, lidar com tokenização de campos heterogêneos (categoria de loja, valor, tempo, local, etc.) e realizar a escolha da melhor arquitetura do modelo.

  • Desenhar Protocolos Estritos de Avaliação: Criar o ambiente de validação incluindo features point-in-time, divisão robusta por tempo e entidade, execução de bootstrap pareado, testes com múltiplas sementes e testes de embaralhamento de ordem de eventos.

  • Estudar Transferência de Aprendizado: Investigar e comparar a eficiência de aprendizado (baseline vs. embedding congelado em GBDT vs. fine-tuning completo ou técnicas como LoRA) de forma multitarefa.

  • Liderança e Orientação Técnica: Ser a referência técnica ("mão na massa") para o time de dados, revisar códigos científicos, manter todos os experimentos reprodutíveis e desenhar modelos servíveis alinhando custo e latência junto à engenharia.

  • Tomada de Decisão Transparente: Escrever relatórios executivos de decisão (go / no-go) perfeitamente compreensíveis e com nível de incerteza explícito.

O que esperamos de você?

  • 6+ anos de experiência sênior em ML aplicado, com pelo menos 2 anos dedicados ao treinamento do zero de modelos de sequência ou Transformers na linguagem PyTorch.

  • Profunda experiência trabalhando com dados tabulares, dados orientados a eventos ou séries temporais irregulares.

  • Conhecimento e rigor inegociável na avaliação para combater vazamento temporal (data leakage) e entender o amadurecimento de rótulos com o passar do tempo.

  • Mestrado ou Doutorado nas áreas de Estatística, Machine Learning, Computação, Matemática Aplicada, ou um histórico equivalente de entregas técnicas robustas.

  • Maturidade científica e sinceridade profissional: capacidade de relatar falhas ou resultados negativos com a mesma clareza que os sucessos, questionando de imediato qualquer métrica "milagrosa".

É desejável que você tenha:

  • Publicações aprovadas em conferências relevantes do ecossistema científico (como NeurIPS, ICML, ICLR, KDD, ICAIF) focadas em dados tabulares ou séries temporais.

  • Prática na área financeira englobando fraude, crédito e pagamentos, utilizando análise de sobrevivência, inferência causal ou modelagem de uplift.

  • Vivência prática no gerenciamento de treinamentos distribuídos multi-GPU (DDP/FSDP) e métodos de otimização/eficiência como LoRA, quantização e destilação de modelos.

  • Familiaridade sobre como implementar modelos alinhados aos requisitos de segurança de meios de pagamentos e regulações de privacidade como a LGPD.

E quais são os benefícios?

  • Auxílio alimentação (mercado & restaurante);
  • Plano de saúde e odontológico;

  • Hospital digital;

  • Suporte psicológico para psicoterapia online;

  • Orientação ergonômica;

  • Wellhub e TotalPass;

  • Auxílio mensal para despesas remote first;

  • Previdência privada após 6 meses de trabalho;

  • Licença parental estendida;

  • Auxílio creche;

  • Auxílio para pais de filhos especiais;

  • Plataforma de idiomas;

  • Disponibilidade de coworking no Brasil inteiro.

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