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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.\nComo é o nosso time de Inovação e Modelos de Sequência?\nVocê 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. \nE o dia a dia, como será? Buscamos por talentos inigualáveis para nos ajudar a espalhar o poder financeiro!Nesta função, você irá:\nDefinir 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. \n\nDesenhar 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. \n\nEstudar 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. \n\nLiderança 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. \n\nTomada de Decisão Transparente: Escrever relatórios executivos de decisão (go / no-go) perfeitamente compreensíveis e com nível de incerteza explícito. \n\nO que esperamos de você?\n6+ 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. \n\nProfunda experiência trabalhando com dados tabulares, dados orientados a eventos ou séries temporais irregulares. \n\nConhecimento e rigor inegociável na avaliação para combater vazamento temporal (data leakage) e entender o amadurecimento de rótulos com o passar do tempo. \n\nMestrado ou Doutorado nas áreas de Estatística, Machine Learning, Computação, Matemática Aplicada, ou um histórico equivalente de entregas técnicas robustas. \n\nMaturidade científica e sinceridade profissional: capacidade de relatar falhas ou resultados negativos com a mesma clareza que os sucessos, questionando de imediato 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