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O Itaú é a marca mais valiosa do Brasil, a melhor empresa para trabalhar segundo o Great Place to Work e o maior banco da América Latina. Nós impactamos diariamente mais de 98 milhões de clientes em 18 países. Somos feitos de pessoas e acreditamos que ter um time com pluralidade de origens, culturas, crenças, experiências, raças, deficiências, gêneros, orientações afetivo-sexuais e gerações ampliam as perspectivas e contribuem para um clima de respeito e valorização das diferenças. Responsabilidades e atribuições Estamos buscando uma pessoa para a posição de Analista de Engenharia de Machine Learning Sênior , que queira se desenvolver e aprender, compartilhar, colaborar e inovar, entregando valor para todos os nossos clientes. Nessa função você vai: Você fará parte de um ambiente dinâmico e colaborativo, com intensa interação entre times de Tecnologia, Dados e Negócios de Cartões. Atuará em parceria com cientistas de dados, engenheiros de software e analistas de negócio para transformar dados em soluções escaláveis, automações inteligentes e produtos de IA que gerem impacto para milhões de clientes. Principais responsabilidades: Desenvolver, implementar e sustentar pipelines de dados e modelos de Machine Learning em produção. Trabalhar com grandes volumes de dados estruturados e não estruturados. Colaborar com equipes multidisciplinares para entender problemas de negócio e propor soluções baseadas em dados. Monitorar e garantir a performance, disponibilidade e confiabilidade dos modelos em produção. Pesquisar, avaliar e implementar novas técnicas, tecnologias e boas práticas de Machine Learning e Inteligência Artificial. Garantir qualidade, escalabilidade, observabilidade e segurança das soluções desenvolvidas. Atuar na evolução contínua da arquitetura e dos processos de Machine Learning da área. Requisitos e qualificações Experiência em desenvolvimento e implantação de soluções de Machine Learning em ambiente produtivo. Domínio de Python para desenvolvimento de aplicações e modelos de dados. Conhecimentos sólidos em SQL e processamento distribuído de dados com Spark. Experiência com APIs, microsserviços e plataformas de mensageria, especialmente Kafka. Vivência com serviços AWS, como ECS, Fargate, EC2, EKS, entre outros. Conhecimento em bancos de dados relacionais e não relacionais. Experiência com versionamento de código utilizando Git. Conhecimento em deploy e sustentação de aplicações e modelos em ambientes cloud. Experiência com manipulação e processamento de grandes volumes de dados. Diferenciais Experiência com Deep Learning, Processamento de Linguagem Natural (NLP) ou Visão Computacional. Conhecimento em Engenharia de Dados e arquitetura de sistemas distribuídos. Vivência em ambientes MLOps e operação de modelos em larga escala. Experiência com plataformas de observabilidade, monitoramento e governança de modelos. Informações adicionais Ao se tornar um ituber você tem_ Vale-Transporte Vale-Refeição (Restaurantes) / Vale-Alimentação (Supermercados) Plano médico (Fundação Saúde Itaú ou Central Nacional Unimed) Plano odontológico (Odontoprev ou Interodonto) Seguro de Vida PLR – Participação nos Lucros e Resultados (Mediante resultados do banco) Previdência privada Descontos exclusivos em nossos produtos financeiros Licença maternidade e paternidade estendida Auxílio Creche / Babá (para papais e mamães) Incentivo a estudos Wellhub ou TotalPass Acesso aos Clubes de Lazer Itaú (Guarapiranga / Itanhaém e São Sebastião) + Algumas vantagens que você pode conhecer durante o processo Conheça mais sobre nossa cultura: https://www.itau.com.br/relacoes-com-investidores/noticias/cultura-itubers-e-nosso-novo-conjunto-de-valores/ *Estimulamos candidaturas de pessoas com deficiência em todas as nossas posições, sendo assim, sinta-se à vontade para se candidatar em vagas sinalizadas como exclusivas ou não para pessoas com deficiência. Somos comprometidos com a inclusão e valorizamos a diversidade. #VemProItaú #VemSerItuber Somos o Itaú Unibanco , o maior banco privado da América Latina e a marca mais valiosa do Brasil. Há oito anos consecutivos, estamos entre as empresas que mais impulsionam carreiras no país, segundo o LinkedIn Top Companies. Com cerca de 90 mil Itubers e presença em 18 países , trabalhamos todos os dias para transformar a vida de milhões de pessoas por meio de soluções financeiras que geram impacto real. Aqui, você encontra a oportunidade de desenvolver sua carreira em um ambiente que combina propósito, inovação e protagonismo. Investimos continuamente em tecnologia, dados, inteligência artificial e desenvolvimento de pessoas , acelerando a evolução dos nossos negócios e preparando nossos profissionais para os desafios do futuro. Para isso, contamos com iniciativas de capacitação de ponta e parcerias com instituições de referência mundial. Nossa cultura é movida por aprendizado, colaboração e alta performance. Somos reconhecidos pelos nossos programas de desenvolvimento, pelo compromisso com a sustentabilidade e por criar um ambiente onde as pessoas podem crescer e gerar impacto. Somos o único banco da América Latina presente no Índice Dow Jones de Sustentabilidade desde sua criação, destaque no ranking Lugares Mais Incríveis para Trabalhar 2025 (Estadão/FIA) e eleitos, pela décima vez consecutiva, como a marca mais valiosa do Brasil , segundo a Brand Finance.
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Brazil alone has 10,110 of them. Colombia has 4,664. If you're job hunting in Latin America, the analista role is everywhere—which means competition is real. But scale cuts both ways: more jobs means more chances to find the right fit.
Before you apply, map the geography. The top five countries by volume are BR, CO, CL, PE, and AR. Check whether the role you want exists in your region or whether you need to look across borders. Some positions may offer remote work; others won't say until you ask.
When you interview, expect questions about your process. Hiring managers for analista roles almost always ask: 'Walk me through how you'd approach a problem you've never seen before.' They want to hear your method, not just your answer. Show them you think systematically, that you ask clarifying questions, and that you break complex work into steps.
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