Anti-Fraud Spec II
Santander is hiring an Anti-Fraud Spec II in São Paulo, Brazil. Level rates it ; you can apply on Level.
Level's read on this job
- On Level's scale, this role is Builds AI ●●●●: the job is building AI systems.
- Tools and skills the posting cites include Claude, Gemini and Llama.
- Level files it as a mid-level role.
- Level lists 1,000+ other open roles at Santander.
- The role was posted in the last few days.
AI in this role
Develop statistical and machine learning models for fraud prediction, anomaly detection, and risk mitigation using advanced data science techniques.
Se você tem vontade de crescer e aprender sempre, e tem paixão em impactar pessoas através de suas análises, esse pode ser o seu lugar.
Ao integrar o time de Cyber Security & Anti-Fraud do Santander, você atuará no time que é responsável prevenir fraudes internas e externas, mitigar os riscos de cyber segurança e segurança da informação, em um modelo de centro de defesa alinhado ao modelo de digitalização do banco.
Temos uma vaga para você se tornar Anti-Fraud Spec II. Aqui na área de Cyber Security Architecture, você fará parte do time que é responsável por entregar serviços e produtos com visão end-to-end da jornada e experiência do cliente.
Esse pode ser o próximo passo para crescer e desenvolver sua carreira.
Você vai se identificar com a gente se tiver:
Think Customer – Penso no Cliente
Embrace Change – Impulsiono a mudança
Act Now – Atuo com rapidez
Move Together – Trabalho em equipe
Speak Up – Falo abertamente
Aqui, seu papel será:
- Desenvolver modelos estatísticos e de Machine Learning para predição de eventos raros.
- Realizar análises exploratórias de dados (EDA) e identificar padrões, tendências e oportunidades.
- Tratar bases de dados de grande volume, garantindo qualidade e consistência das informações.
- Construir pipelines de treinamento, validação e monitoramento de modelos.
- Definir e acompanhar métricas de performance dos modelos, especialmente em cenários de classes desbalanceadas.
- Trabalhar em parceria com áreas de negócio para entendimento dos problemas e tradução em soluções analíticas.
- Realizar documentação técnica e apresentação de resultados para públicos técnicos e executivos.
- Participar da evolução contínua das práticas de ciência de dados e MLOps da área.
Requisitos Imprescindíveis :
- Sólidos conhecimentos em Estatística, Probabilidade e Inferência Estatística.
- Experiência com modelagem supervisionada para classificação.
- Conhecimento em técnicas para tratamento de classes desbalanceadas: Oversampling (SMOTE, ADASYN)UndersamplingClass weightsThreshold optimization
- Conhecimento de métricas adequadas para eventos raros: PrecisionRecallF1-ScorePR-AUCROC-AUCKS
Machine Learning
- Experiência prática com: Regressão LogísticaRandom ForestGradient BoostingXGBoostLightGBMCatBoost
- Conhecimento em validação cruzada e prevenção de overfitting.
- Feature engineering e seleção de variáveis.
Programação e Dados
- Python avançado.
- Manipulação de dados com Pandas, NumPy e PySpark.
- SQL avançado.
- Experiência com ambientes de processamento distribuído (Databricks, Spark ou similares).
- Versionamento de código com Git.
Deploy e Monitoramento
- Experiência em implantação e monitoramento de modelos em produção.
- Conhecimento em conceitos de MLOps.
- Monitoramento de drift, performance e estabilidade dos modelos.
Comunicação e Negócio
- Capacidade de traduzir problemas de negócio em soluções analíticas.
- Boa comunicação para interação com stakeholders técnicos e não técnicos.
- Perfil analítico, colaborativo e orientado a resultados.
Requisitos Desejáveis:
IA Generativa
Como a área possui uma squad dedicada a IA Generativa, serão considerados diferenciais:
- Experiência com LLMs (GPT, Claude, Llama, Gemini ou similares).
- Engenharia de Prompt (Prompt Engineering).
- Implementação de aplicações com LangChain, LangGraph ou frameworks equivalentes.
- Construção de soluções RAG (Retrieval-Augmented Generation).
- Conhecimento em bancos vetoriais: FAISSPineconeChromaWeaviate
- Avaliação e monitoramento de aplicações GenAI.
- Experiência com agentes de IA e fluxos multiagentes.
- Fine-tuning e adaptação de modelos fundacionais.
Engenharia e Arquitetura
- Experiência com APIs REST.
- Conhecimento em Docker e Kubernetes.
- Experiência em ambientes cloud (AWS, Azure ou GCP).
- CI/CD para projetos de Machine Learning.
Explicabilidade e Governança
- SHAP, LIME e interpretabilidade de modelos.
- Governança e documentação de modelos.
- Conhecimento em regulamentação e gestão de risco de modelos.
Formação Desejada
- Graduação em Matemática, Ciência da Computação, Engenharia, Física ou áreas correlatas.
- Pós-graduação, Mestrado ou especializações em Ciência de Dados, Inteligência Artificial ou áreas afins serão considerados diferenciais.
# BENEFÍCIOS
Remuneração Variável (PLR + Bônus);
Assistência Médica e Odontológica;
Auxílio Alimentação e Refeição;
Previdência Complementar;
Seguro de Vida;
Auxílio Creche/Babá;
Gympass ou Totalpass;
Vale Transporte;
Programa Nascer;
Be Healthy - Programa que incentiva todos a terem hábitos mais saudáveis;
PAPE - Programa de apoio pessoal especializado
E aí? quer ser chama?
Aqui é o espaço para criar o novo, questionar e desafiar o mercado. É ter a urgência do agoira e do futuro alinhados para atender ao cliente, sempre da melhor forma. É fazer parte de uma empresa global, que valoriza o potencial máximo de cada um e que preza pela diversidade em todas as suas dimensões. É ser simples, pessoal e justo.
Se isso te chama, vem para o Santander!
#AquiSuaChamaTransforma
#EspecialistadeCyberSecurity&Anti-Fraud #VemProSantander
#LI-DNI
How we rate this
Anti-Fraud Spec II at Santander rates 85 out of 100 for how much of the daily work is AI. That makes it Builds AI (AI Level 4 of 4). The level is about AI in the job, not seniority.
Builds AI. The job is building AI systems.
- ●●●● Builds AI80 to 100
- ●●●○ Works on AI60 to 79
- ●●○○ Uses AI40 to 59
- ●○○○ Little AI0 to 39
Levels come from how often the tools, models and workflows of the role are named in the posting itself. Open the description and count.
Prepare for this job
Built from this posting and from similar jobs on Level.
Skills and AI tools this role asks for
Questions you could be asked
- How do you structure and test a prompt to get consistent output from a language model?
- How would you design a retrieval step so the model answers from real data instead of guessing?
- Walk me through fine-tuning a model: what data did you use, and how did you check the result?
- How do you monitor a model once it's live, and how do you know it needs retraining?
- Walk me through how you've used Claude in your day-to-day work.
Adapt your resume
- List these exact terms on your resume: Prompt engineering, RAG, Fine-tuning, ML Ops, and Claude. An applicant tracking system matches the wording, not the idea.
- Attach one line of real, concrete experience to at least one of them. A tool named with nothing behind it rarely survives a human read.
- Lead with what you built, trained or shipped. This role is judged on the AI system itself, not the tools around it.
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