Escrito por Mariana Motta
Revisado por Cinthia Tanaka

O Nubank foi criado com o propósito de simplificar o sistema financeiro e capacitar as pessoas a tomarem melhores decisões. Usamos tecnologia, design e ciência de dados para desenvolver produtos e serviços que ajudam nossos clientes a retomar o controle de suas vidas financeiras.
Para garantir uma experiência positiva para todas as pessoas candidatas, criamos um processo de seleção que promove interações com nossa equipe, permitindo que conheçamos a fundo as habilidades técnicas essenciais para esses escopos.

Ciência de Dados e Engenharia de Machine Learning no Nubank

Nossa equipe é composta por dois escopos diferentes: Cientistas de Dados e pessoas Engenheiras de Machine Learning. Geralmente, Cientistas de Dados focam na análise e nos aspectos de negócios, enquanto pessoas Engenheiras de Machine Learning concentram-se em engenharia e infraestrutura. No entanto, essas responsabilidades podem variar, e, nesse artigo, explicamos melhor as diferenças entre os dois escopos. Nesse vídeo, você tem mais informações sobre o dia a dia dessas pessoas em nosso time.

Esse time desempenha um papel essencial em todos os aspectos do nosso negócio, desde o atendimento ao cliente até a definição dos limites de crédito que oferecemos. Existem pessoas que desempenham essas funções nos três países em que operamos e em praticamente todos os produtos e iniciativas do Nubank. Nossa equipe é diversa, composta por pessoas com formações em áreas como física, economia e engenharia. Essa diversidade é essencial para criarmos produtos simples, justos e verdadeiramente humanos.

No que nosso time está trabalhando

  • Desenvolvendo a próxima geração de modelos de Fraude e Crédito, incorporando fontes de dados inovadoras e utilizando técnicas de ponta;
  • Criando testes e capacidades de personalização para nossos produtos;
  • Fornecendo produtos significativos usando LLM para equipes internas, facilitando o desenvolvimento de produtos, a experimentação e a proposição de valor;
  • Democratizando a IA, oferecendo a todos os Nubankers soluções de aprendizado de máquina  seguras, escaláveis e precisas que apoiam seu trabalho;
  • Criando modelos de decisão baseados em IA para guiar as jornadas dos clientes ao longo de seu ciclo de vida;
  • Consolidando dados em tempo real em recursos reutilizáveis que alimentam nossos modelos preditivos;
  • Monitorando a infraestrutura que captura, armazena e visualiza dados que entram e saem de nossos modelos preditivos.

Conheça nossas oportunidades

Como funciona o processo seletivo?

Assim como em todas as iniciativas do Nubank, combinamos avaliações técnicas e dos nossos valores durante o processo de recrutamento. Funciona assim:

Entrevista com o time de recrutamento

As pessoas com perfil aderente às nossas vagas são convidadas para uma entrevista remota com o time de recrutamento. O objetivo dessa etapa é:

  • Explicar sobre a equipe de Ciência de Dados e Engenharia de Machine Learning, as dinâmicas de trabalho e as posições disponíveis;
  • Entender as trajetórias das pessoas, suas formações profissionais, experiências prévias, habilidades técnicas e o que buscam em suas carreiras;
  • Avaliar como a pessoa candidata reage diante de alguns cenários e como pode colaborar culturalmente com a nossa empresa.

Mais do que uma entrevista, esse encontro é a oportunidade para uma conversa transparente entre ambas as partes, na qual expectativas são compartilhadas e dúvidas são esclarecidas.

Etapas técnicas

Após a aprovação na entrevista com o time de recrutamento, as pessoas candidatas são convidadas a participar de três entrevistas técnicas, que avaliam diferentes dimensões essenciais para essas funções.

No processo para Cientista de Dados, as etapas são:

  • Programação básica em formato de live coding;
  • Modelagem, para entender como a pessoa estrutura e propõe uma solução de aprendizado de máquina dentro de um escopo bem definido;
  • Análise de negócios, para entender como a pessoa aborda um problema de negócio e propõe uma solução técnica.

No processo para Engenharia de Machine Learning, as etapas são:

  • Programação básica em formato de live coding;
  • Arquitetura, para entender como a pessoa resolve problemas relacionados à produtização de modelos de aprendizado de máquina dentro de um contexto;
  • Programação avançada, para entender como a pessoa aplica conhecimentos técnicos para resolver problemas de negócio.

Conversa com a liderança da vaga

Nesta etapa, fazemos uma validação final de valores e do nível de senioridade da pessoa candidata em nossa estrutura de carreira. A liderança apresenta em detalhes os desafios da área, a estrutura, os principais projetos e as expectativas para a posição. 

Tomada de decisão e oferta

Após reunir todas as pessoas envolvidas nas entrevistas, tomamos uma decisão sobre a contratação. Se a resposta for positiva, apresentamos os detalhes da proposta de trabalho em uma ligação, esclarecendo dúvidas e alinhando a data de início. Após a aceitação da oferta, iniciamos o processo de admissão e providenciamos todos os detalhes para a integração, que inclui uma imersão na nossa cultura, negócios e tecnologia.

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