# Anti-Fraud Spec II at Santander

Santander is hiring an Anti-Fraud Spec II in São Paulo, Brazil. Level rates it Little AI ●○○○; you can [apply on Level](https://jobsbylevel.com/go/0052052e-665b-4067-919b-13aa5fcaa15a?utm_medium=ai-agent).

AI Level 1, AI centrality 10 out of 100. SAO PAULO.

## Details

- Company: [Santander](https://jobsbylevel.com/companies/santander)
- AI level: AI Level 1 (score 10 out of 100)
- Location: SAO PAULO
- Posted: October 16, 2026
- Apply: https://jobsbylevel.com/go/0052052e-665b-4067-919b-13aa5fcaa15a?utm_medium=ai-agent

## Prepare for this job

The job page lists 5 likely interview questions for this offer, with a CV checklist: https://jobsbylevel.com/jobs/anti-fraud-spec-ii-at-santander-3b65c6

## Description

Anti-Fraud Spec II Country: Brazil 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

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