[Job-31253] Data Scientist Sênior - AI , Brazil
This is the employer's own posting, not a copy on a job board.
What we know
Is it still open?
Confirmed still open
Last checked 1d ago — checked against the employer's own applicant tracking system, which is the company answering directly.
We re-read the employer's own applicant tracking system and the posting was still there. That is the company answering directly.
How old is it?
Posted 21d ago
The date the source published, not the day we noticed it (2026-08-24). Last seen at its source just now.
Is it remote?
Marked remote on the employer's board
Their board carries a remote setting on this posting — a field they filled in, not wording we read. The location field names somewhere specific, which is usually where the team or the entity sits.
Who may apply?
Brazil
The description states no restriction of its own. This is the source's own tag.
Pay not stated
Similar roles pay $1,200–1,488/mo
Middle 50% of 8 listings that do state pay — Operations · all levels · Brazil · USD/month. This employer has published no salary; this is what comparable listings we hold disclose, never converted between currencies or periods. How this is calculated.
Skills named in the ad
Recognised terms only, from a fixed vocabulary — this is what CV matching compares against.
Carried by 1 source
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lever employer's own board first seen 21d ago · last seen just now
The listing
Na CI&T , ajudamos grandes empresas a transformar o potencial da AI em impacto real nos negócios com AI Deployment, execução AI-native e tech-integrated business solutions.
Com 30 anos de experiência em transformação tecnológica, aceleramos inovação com expertise em agentic SDLC, application modernization, Data & AI, martech e business strategy.
Somos 8.000 CI&Ters em mais de 25 países, colaborando para construir soluções com impacto real. AI já faz parte da forma como trabalhamos, evoluímos e inovamos todos os dias.
A iniciativa tem como objetivo aplicar Ciência de Dados, Inteligência Artificial, automação e modelos analíticos para ampliar a efetividade da supervisão dos controles internos e das atividades de Compliance, proporcionando maior cobertura, agilidade investigativa, consistência das análises e eficiência operacional.
-Identificação de padrões, anomalias e comportamentos de risco.
-Classificação e priorização de ocorrências.
-Análise preditiva aplicada a controles internos e Compliance.
-Segmentação e avaliação de eventos, processos e operações.
-Geração de alertas e indicadores para supervisão.
-Apoio analítico à investigação e à tomada de decisão.
-Garantir que os modelos apresentem desempenho, estabilidade, rastreabilidade e aderência aos objetivos do negócio.
Desenvolver e operacionalizar soluções de Inteligência Artificial para:
-Automatização de análises recorrentes.
-Detecção de desvios e potenciais não conformidades.
-Avaliação de grandes volumes de dados estruturados e não estruturados.
-Apoio à investigação de ocorrências.
-Recomendação de ações e priorização de casos.
-Ampliação da cobertura e da eficiência dos controles internos.
-Participar de todas as etapas do ciclo de vida dos modelos, desde a exploração dos dados e experimentação até a implantação, monitoramento e evolução em ambiente produtivo.
-Python e SQL.
-Apache Spark ou PySpark.
-Machine Learning.
-Desenvolvimento e validação de modelos analíticos e preditivos.
-Preparação, exploração e análise de grandes volumes de dados.
-Operacionalização e monitoramento de modelos.
-Ambientes Cloud.
-Plataformas corporativas de dados.
-Databricks.
Conhecimento prático em:
-IA Generativa e LLMs.
-Desenvolvimento de Agentes de IA.
-Engenharia de prompts.
-Orquestração de agentes, modelos e ferramentas.
-Avaliação da qualidade das respostas geradas por IA.
-Integração de soluções analíticas com aplicações corporativas.
Conhecimentos desejáveis:
-MLflow e gestão do ciclo de vida de modelos.
-MLOps e LLMOps.
-Bancos de dados vetoriais e busca semântica.
-Processamento de Linguagem Natural — NLP.
-Modelos de detecção de anomalias e classificação de riscos.
-Estatística aplicada e experimentação.
-Azure e serviços de IA em nuvem.
-Arquitetura Lakehouse.
-Engenharia de dados e pipelines ETL/ELT.
-APIs e integração entre sistemas.
-Governança e gestão de riscos de Inteligência Artificial.
-Técnicas de explicabilidade de modelos.
-Observabilidade e monitoramento de soluções de IA.
Diferenciais:
-Experiência em instituições financeiras.
-Atuação anterior em Controles Internos, Compliance, Riscos ou Auditoria.
-Vivência em ambientes regulados e de alta criticidade.
-Experiência em prevenção a fraudes ou detecção de anomalias.
-Desenvolvimento de agentes para análise documental ou investigação.
-Integração entre modelos preditivos e IA Generativa.
-Experiência com dados sensíveis e controles de acesso.
-Conhecimento de regulamentações aplicáveis ao setor financeiro.
-Certificações Databricks, Microsoft Azure, Ciência de Dados ou Inteligência Artificial.
-Participação em projetos de automação inteligente implementados em produção.