Seu talento impulsiona o nosso futuro. AGetnet é uma empresa global de tecnologia especializada em soluções de pagamento para o comércio. Fundada no Brasil e presente na América Latina e na Península Ibérica, apoiamos mais de 1,3 milhão de comerciantes com serviços completos — da maquininha ao e-commerce. Fazemos parte da PagoNxt, a fintech global do Grupo Santander, e atuamos como um hub de adquirência com forte presença em Espanha, Portugal, Brasil, México, Chile, Argentina e Uruguai. Nossa missão é clara: simplificar os pagamentos com inovação, segurança e escala, ajudando negócios de todos os tamanhos a crescer com agilidade. Oferecemos uma plataforma unificada que integra hardware, software, prevenção à fraude, adquirência, conciliação e serviços financeiros — tudo em um só ecossistema, para que nossos clientes possam focar no crescimento do seu negócio. Fazer parte da Getnet é se juntar a uma empresa que combina a inovação de uma fintech com a solidez de um banco global.
Imagine your future. Care for your career. Simplify your journey.
Já te imagina sendo Nxter?
The Role
Senior Data Science Analyst – Data Platform
What You'll Do
Desenvolver e implementar modelos de machine learning utilizando técnicas de classificação, regressão e clusterização;
Realizar testes de modelos de machine learning, incluindo, mas não se limitando a, testes A / B, testes de hipótese e validação cruzada;
Proficiente em feature engineering para otimizar os desempenhos dos modelos desenvolvidos;
Trabalhar em colaboração com equipes multifuncionais para transformar dados em insights acionáveis;
Desenvolvimento de modelos de machine learning em cima da plataforma databricks;
Manutenção de modelos existentes (Acompanhamento e eventuais retrainings);
Conduzir análises exploratórias de dados para identificar padrões e tendências relevantes;
Contribuir para o desenvolvimento de práticas de MLOps.
What We Look For
Machine Learning | Regressão, Classificação, Clusterização, Redes Neurais, Seleção de Features, Cross-Validation, "Curse of Dimensionality", Viés-Variância, Explicabilidade de Modelos, etc;
Estatística Avançada | Análise Descritiva, probabilidade, inferência, bootstrapping, design experimental, modelagem preditiva, otimização, testes de hipótese, regressão, modelagem e métodos;
Lógica de Programação | Escrever e revisar scripts e queries em banco de dados, usar parâmetros, criar variáveis;
Data Modeling | Landing, Cleaning, Processing, Curation, Estruturas de Fato / Dimensão, encadeamento de ETLs, Data Marts;
Big Data | Tecnologias, Soluções e Conceitos como Spark, Hadoop, Hive, MapReduce, Kafka;
Modelagem Estatística & Advanced Analytics | NLP, Séries Temporais, Random Forests, Linear Regression, Logistic Regression, Clustering methods (e.g. K-means), Classification methods (Decision Trees / Random Forest), among others;
MLOps básico | para entender os desafios de se colocar um modelo em produção;
Experimentação | Testes A|B, Hipóteses, Modelos de Atribuição;
Grandes Volumes | Extrair e manipular grandes bases de dados, utilizando a stack de dados disponível.
Tools
SQL | Porque dado em planilha é coisa do passado;
Python ou R | Pra quando a coisa fica bem séria;
Scala, Java & Spark | Trabalhar com grande volume de dados sempre pode ser mais rápido;
Teste de Hipóteses | Para suportar o processo de tomada de decisão e criar informação de suporte;
Databricks | Uso de clusters e workspaces para BigData.
Benefits
Assistência médica
Assistência odontológica
Wellhub
Day off de aniversário
Seguro de vida
Campanha de vacinação anual
VT
VR / VA
Bônus anual
Auxílio creche
Vale natalino
Extensão dos períodos de licença maternidade e paternidade
Programa de Apoio Pessoal Especializado (PAPE)
Plataforma Astex: recurso gratuito para você aprender um novo idioma (inglês, espanhol, francês, italiano, alemão e português)
Acesso a uma plataforma de learning conectada a todos os conteúdos do LinkedIn Learning e o'Reilly
Candidate-se e se você conhece alguém que possa estar procurando por essa oportunidade, compartilhe.
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