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Banco BV
Brazil · remote · Salary not listed
Somos o banco BV, uma das maiores instituições financeiras da América Latina, com mais de 37 anos de experiência no mercado. Temos como propósito viabilizar os sonhos e projetos dos nossos clientes, transformando crédito em relacionamento. E pelo segundo ano consecutivo, fomos reconhecidos como a Melhor Instituição Financeira para Trabalhar, segundo o ranking 2025 do GPTW!
A nossa cultura é ágil, digital e centrada no cliente. Combinamos pessoas e tecnologia para orquestrar e impulsionar as nossas entregas. O nosso crédito não é apenas um número. É relacionamento forte e real.
A Auditoria Interna está transformando a forma como monitora riscos e controles por meio de dados, automações e inteligência artificial. Buscamos um profissional para liderar o desenvolvimento de agentes de IA, soluções analíticas e modelos preditivos, desde a concepção até a implantação em produção.
A posição oferece a oportunidade de atuar comtecnologias avançadas de IA Generativa, arquiteturas multiagentes, machine learning, engenharia de dados e computação em nuvem, construindo soluções inovadoras com aplicação em toda a organização. Procuramos alguém apaixonado por tecnologia, com perfil hands-on e interesse em explorar o potencial da inteligência artificial em escala corporativa.
Conduzir o discovery técnico das iniciativas, alinhando as regras de negócio da auditoria, o escopo e a viabilidade técnica antes de seguir para a arquitetura e o desenvolvimento;
Projetar e implementar sistemas avançados baseados em IA Generativa, utilizando arquiteturas multiagente, frameworks de coordenação (LangChain, LangGraph, CrewAI) e implementações complexas de RAG voltadas à análise documental e regulatória;
Implementar práticas deMLOps e GenAIOps para monitoramento de modelos, versionamento de experimentos, rastreamento de custos e tokens e deploys automatizados via CI/CD;
Estruturar, testar e manter pipelines de tratamento de dados massivos provenientes de bases como o BigQuery, integrando diferentes fontes com (Pandas, PySpark) e SQL avançado para alimentar as esteiras de testes preventivos;
Apply on source siteListed via Himalayas
Desenvolver, executar e otimizar indicadores estatísticos e analíticos em tempo real, aplicando algoritmos de Machine Learning para detecção de anomalias, desvios operacionais e fraudes;
Construir painéis de monitoramento em tempo real (Grafana e equivalentes) que apoiem os times de auditoria na leitura contínua dos riscos e na comunicação dos achados aos comitês;
Atuar como guardião ético das soluções, conduzindo testes de viés, alucinação, jailbreak e segurança de prompts, e preservando o sigilo investigativo frente às demais linhas de defesa.
Sólida experiência profissional como Cientista de Dados, Engenheiro de Machine Learning ou Engenheiro de IA Sênior;
Domínio avançado de Python, com foco em engenharia de software para IA e desenvolvimento de APIs (FastAPI);
Experiência no desenvolvimento de aplicações baseadas em LLMs, com frameworks como LangChain, LangGraph ou CrewAI, integradas a esteiras de GenAIOps;
Experiência profunda em técnicas de RAG (Retrieval-Augmented Generation), bancos vetoriais e engenharia de prompts avançada para mitigação de alucinação;
Domínio do ecossistema Google Cloud, com foco em Kubernetes (GKE), Vertex AI (Agent Builder, Model Registry) e Cloud Run;
Conhecimento em soluções de persistência e memória de agentes, com prática em bancos de documentos como Firestore ou Datastore;
Sólido conhecimento de SQL avançado para extração, limpeza e agregação de dados transacionais no BigQuery;
Prática com versionamento de código (Git), testes automatizados e esteiras de CI/CD;
Excelente capacidade analítica e atenção à qualidade do dado e à precisão estatística dos modelos;
Facilidade para atuar em times ágeis, traduzindo resultados complexos em insights de negócio.
Graduação em Ciência da Computação, Estatística, Matemática, Engenharia ou áreas afins.
Experiência prévia no desenvolvimento e monitoramento de soluções analíticas para o setor financeiro ou para áreas de GRC;
Vivência com ferramentas de MLOps e GenAIOps, como MLflow ou Vertex Pipelines, para controle de experimentos;
Observabilidade de sistemas em tempo real: Grafana, Prometheus e OpenTelemetry;
Certificações Google Cloud Professional Machine Learning Engineer ou Professional Data Engineer.
Originally posted on Himalayas