Data Scientist

Em Prevenção a Fraude, somos responsáveis por garantir que as transações na plataforma do Mercado Livre sejam seguras, utilizando ferramentas e tecnologias que ajudam a acelerar o crescimento da plataforma, e ao mesmo tempo garantir uma boa experiência para nossos usuários. Essa vaga é para pessoa Cientista de Dados, sendo aberta para diferentes níveis. A adequação a cada nível vai depender da profundidade dos conhecimentos e experiência na área (para Junior não é requerida experiência, mas sim conhecimentos). A pessoa contratada atuará numa equipe cross, na qual trabalhamos pela padronização e melhoria dos processos automatizados de Prevenção à Fraude utilizando Ciência de Dados, Machine Learning e Inteligência Artificial. O principal objetivo é apoiar no desenvolvimento de soluções escaláveis e complexas, por meio do desenvolvimento de software no contexto de aprendizado de máquina e ciência de dados. Não serão priorizados perfis em analytics, de gestão e de engenharia de dados.

Trabalho: híbrido (40% de presença nos primeiros 3 meses de trabalho, e posteriormente 1 dia de presença a cada 3 meses)

Nível: Cientista de Dados Junior, Pleno ou Senior.

Desafios da posição

• Atuar em projetos de melhoria e padronização dos processos e na criação de ferramentas de prevenção à fraude utilizando aprendizado de máquina e inteligência artificial;
• Atuar em iniciativas de pesquisa e desenvolvimento, conduzindo provas de conceito com métodos do estado da arte envolvendo estratégias de extração e transformação de dados, modelagem e avaliação de modelos;
• Desenvolvimento de bibliotecas, ferramentas e processos para apoiar as equipes de prevenção à fraude.

Requisitos para a posição

• Conhecimentos sólidos em Ciência de Dados, incluindo análise exploratória de dados, feature engineering, limpeza e pré-processamento de dados, além de visualização e interpretação de resultados, experiência compatível com o nível;
• Conhecimentos sólidos em aprendizado de máquina incluindo aprendizado supervisionado (algoritmos de gradient boosting decision trees, redes neurais e outros métodos), cenários com classes desbalanceadas, aprendizado não supervisionado, avaliação de modelos e otimização de seus hiperparâmetros, experiência compatível com o nível;
• Conhecimentos em controle de versão de código e testes com linguagem Python, sendo ainda desejável conhecimento de ciclo de vida de desenvolvimento de software no contexto de Aprendizado de Máquina, experiência compatível com o nível;
• Conhecimentos básicos de produtivização, infraestrutura e escalabilidade para modelos de Machine Learning, sendo desejável ainda conhecimentos em monitoramento e manutenção de modelos em produção, experiência compatível com o nível;
• Formação (graduação) completa com preferência para as áreas de Tecnologia/Computação/Sistemas e correlatas.
• (Desejável) Conhecimentos e/ou experiência com problemas de prevenção à fraude;
• (Desejável) conhecimentos de modelos LLM (large language models), SLM (small language models) e VLM (visual-language models);
• (Desejável) conhecimentos em agentes de inteligência artificial;
• (Desejável) experiência em pesquisa e desenvolvimento em Ciência de Dados e Machine Learning;
• (Desejável) familiaridade com conceitos de MLOps, Google Cloud Platform (GCP) e BigQuery.

Priorizaremos CVs que contenham explicitamente os requisitos mencionados.