Sobre nós
A XP Inc. é uma das maiores instituições financeiras independente do Brasil, dona das marcas XP, Rico, Clear, XP Educação, InfoMoney, entre outras. Com mais de 4,6 milhões de clientes ativos e um valor superior a R$ 1,1 trilhão de ativos sob custódia, há 25 anos vem transformando o mercado financeiro para melhorar a vida das pessoas.
Com uma cultura marcante guiada por quatro valores - Sonho Grande, Espírito Empreendedor, Foco no Cliente e Mente Aberta - a XP Inc. está sempre em busca dos melhores talentos que tem ambição de fazer o impossível.
🚀 Sobre a Oportunidade
A área de Data Science tem como missão aplicar técnicas de machine learning para gerar soluções escaláveis, monitorar o desempenho de modelos e automatizar processos, apoiando a tomada de decisão e a otimização de resultados da organização.
Buscamos um Especialista em MLOps/ML Engineering para ser o principal responsável pela esteira de MLOps da área e o guardião da qualidade dos modelos em produção. É uma posição de viés técnico e mentoria técnica, na qual você atuará como multiplicador: definindo padrões, destravando gargalos e garantindo que a área de Data Science escale com qualidade e governança.
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🔍 O Que Procuramos
Pré-requisitos Essenciais:
- Bacharelado ou mestrado em áreas da Computação, Ciência de Dados ou áreas correlatas.
- Experiência comprovada com MLOps e Engenharia de Machine Learning.
- Experiência comprovada na construção de esteiras de MLOps, não apenas no consumo de ferramentas prontas.
- Experiência sólida com Databricks (Spark, Delta Lake, MLflow, Unity Catalog, Feature Store).
- Programação em Python e PySpark (SQL como complemento).
- Experiência com pipelines de dados e ML, incluindo padronização e experimentação de modelos (Airflow, MLflow, etc.).
- Experiência com feature stores.
- Experiência com técnicas e ferramentas de explicabilidade de modelos (SHAP, LIME, etc.).
- Experiência com modelagem estatística (inferência, testes de hipótese, regressão, séries temporais, modelagem probabilística).
- Experiência com ferramentas de CI/CD (GitHub Actions, GitLab CI, etc.).
- Experiência prática com Azure.
- Conhecimento de Docker e Kubernetes (incluindo AKS).
- Alinhamento à nossa cultura.
- Residir em São Paulo e ter disponibilidade para regime híbrido (3 dias presenciais por semana).
Diferenciais:
- IA Generativa e soluções agênticas (LLMs, RAG, fine-tuning, embeddings, prompt engineering, orquestração multiagente, tool calling, memória), como visão de futuro da área.
- Azure AI Foundry para desenvolvimento, deploy, avaliação e governança de aplicações de GenAI e agentes.
- Frameworks de observabilidade/avaliação de LLMs e agentes (LangSmith, Ragas, Arize).
- Feature stores de mercado (Feast, Tecton) e boas práticas para evitar training-serving skew.
- IaC / automação (Terraform, Bicep).
- Padronização e experimentação de modelos com ferramentas adicionais (Kedro, DVC, Metaflow).
- Streaming de dados (Kafka, Event Hubs).
- GPUs em Kubernetes, quantização e otimização de inferência de LLMs (ex.: KAITO/AKS).
- Governança de dados e segurança de modelos.
🎯 Desafios e Impacto
- Ser o principal responsável pela esteira de MLOps, conduzindo sua construção, evolução e operação ponta a ponta.
- Garantir a qualidade dos modelos em produção, atuando como guardião dos padrões de Machine Learning em produção (confiabilidade, testes, documentação e SLAs).
- Projetar e manter pipelines de dados e ML, do treinamento ao deploy e ao monitoramento em produção, de forma modular, versionada e reprodutível.
- Habilitar o time de Data Science na adaptação ao padrão da esteira, disseminando boas práticas de engenharia de ML.
- Mentorar tecnicamente profissionais em formação, por meio de design reviews, pareamento em problemas complexos e elevação do nível técnico do time.
- Operar a infraestrutura de ML em nuvem, otimizando desempenho, custo e confiabilidade da inferência e do serving de modelos.
- Atuar como ponte entre as áreas técnicas (Engenharia, Engenharia de Dados, Governança, DevOps, Gestão de Acessos e Arquitetura), antecipando dependências, riscos e bloqueios que impactam Data Science.
- Colaborar com Data Science, Engenharia de Dados, Produto e Negócio na priorização, no desenho e na entrega das soluções.
⏳ Etapas do Processo
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Triagem inicial: Análise do currículo para verificar a adequação às qualificações e requisitos da vaga.
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Testes gerais: Avaliação do alinhamento cultural com o teste da Mindsight e teste de raciocínio lógico da Predictive Index.
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Entrevista com a equipe de Recrutamento: Discussão sobre as expectativas em relação à vaga e aos objetivos profissionais.
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Avaliação técnica: Entrevista focada nas habilidades específicas necessárias para a função.
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Entrevista com a liderança: Uma conversa para discutir sua visão e como você pode contribuir para a equipe e a empresa.
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Entrevista com colegas de trabalho: Interação com futuros pares para avaliar a sinergia e o trabalho em equipe.
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Entrevista focada em cultura: Exploração dos valores e princípios da empresa para garantir um bom encaixe cultural.
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Oferta: Apresentação da proposta de trabalho, incluindo detalhes sobre remuneração e benefícios.
Benefícios:
Saúde e bem-estar:
- Plano de saúde
- Plano odontológico
- Wellhub (Gympass)
- Zenklub
- Seguro de Vida
- iFood Benefícios (VA e VR flexível)
- Vale Transporte
- New Value (clube de benefícios)
- Licença parental: maternidade de 6 meses e paternidade de 20 dias.
- Auxílio Creche
Vida Financeira
- Fundos de Investimentos Exclusivos
- Assessoria de Investimentos
- Cartão XP Visa Infinite sem anuidade
- Crédito (consignado, home equity, CCB Imobiliário, etc.)
Modelo de Trabalho Presencial Flexível
O nosso modelo de trabalho varia de acordo com a função, podendo ser totalmente presencial para frentes de negócio e mais flexível para outras equipes.
Seguimos um modelo com mais frequência presencial, mas sempre guiado por flexibilidade e autonomia com a responsabilidade da nossa cultura empreendedora.
Aqui na XP Inc., valorizamos as interações pessoais e acreditamos no uso do escritório como uma ferramenta para potencializar nossas relações no trabalho.
*Ao seguir com a inscrição, você declara que leu, compreendeu e concorda com a Política de Privacidade do Grupo XP Inc. e de seus fornecedores e parceiros que apoiam com a realização do processo seletivo. O Grupo XP Inc. poderá utilizar de soluções de inteligência artificial para apoiar a equipe de recrutamento no decorrer do processo, o que poderá envolver o tratamento de seus dados pessoais para tal finalidade, conforme princípios da Lei Geral de Proteção de Dados e da Política de Privacidade do Grupo XP Inc.