✨ Seu talento impulsiona o nosso futuroA Getnet 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. Isso significa que você terá a chance de construir soluções de impacto, crescer com oportunidades reais de desenvolvimento e evoluir em uma cultura que valoriza bem-estar, inclusão e clareza. Combinamos flexibilidade, autonomia e colaboração global — para que você possa focar no que importa, se conectar com propósito e ajudar a moldar o futuro. Aqui, você vai encontrar espaço para crescer, oportunidades reais para liderar e uma cultura onde todas as pessoas pertencem e contribuem. ✨ Se você quer fazer parte da próxima geração de soluções financeiras, este é o lugar certo. Já te imagina sendo Nxter? Na Getnet, estamos buscando uma pessoa para a vaga de Senior Data Science Analyst para se juntar ao nosso time de Data Plataform. O que você vai fazer 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 retreinamentos) ;Conduzir análises exploratórias de dados para identificar padrões e tendências relevantes;Contribuir para o desenvolvimento de práticas de MLOps.. ✅ O que buscamos em você Machine Learning | Regressão, Classificação, Clusterização, Redes Neurais, Seleção de Features, Cross-Validation, "Curse of Dimensionality", Viés-Variânica, Explicabilidade de Modelos, etc;Estatística Avançada | Análise Descritiva, probabilidade, inferência, bootstrapping, desing experimental, modelagem preditiva, otimização, testes de hipótese, regressão, modelagem e métodos;Lógica de Programação | Escrever e revisar scrips 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.FERRAMENTASSQL | 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. O que oferecemos