Bolsista Mestre ou Doutor ( Cientista de Dados Graph Neural Networks) ICT ITAÚ

Vaga não está no LinkedIn

🕒 Agosto 5

🇧🇷 Brasil – Remoto

💵 R$7.000 - R$9.000 / mês

⏰ Tempo Integral

🟡 Pleno

🟠 Sênior

📊 Cientista de Dados

👻 Score fantasma 19%

O que significa: a chance de ninguém estar realmente contratando para esta vaga.Como ler: 60% ou mais significa que achamos que é uma vaga fantasma. Pontuações mais baixas preocupam menos.Como pontuamos: tempo em aberto, republicações, vagas abertas vs tamanho do time, rapidez para fechar vagas, e se o salário está divulgado.Observação: é uma estimativa de dados públicos, não um julgamento da empresa. Vagas reais podem ter pontuação alta, então use como uma dica, não como um fato.

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Instituto Euvaldo Lodi

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501 - 1000 funcionários

Fundada em 1969

🤝 B2B

📚 Educação

💼 Consultoria

B2B • Education • Consulting

O IEL (Instituto Euvaldo Lodi) é uma instituição brasileira vinculada ao Sistema Indústria (CNI/SENAI/SESI), que apoia a indústria por meio da promoção da inovação, do desenvolvimento de profissionais e do fortalecimento da conexão entre empresas, universidades e instituições de pesquisa. Oferece serviços como capacitação corporativa, qualificação profissional, estágios e integração entre estudantes e empresas, suporte tecnológico e de gestão, além de programas voltados ao aumento da competitividade industrial e à transferência de conhecimento. O IEL atua como uma organização voltada às empresas, com foco na melhoria do desempenho da indústria e na conexão entre recursos acadêmicos e tecnológicos e o setor empresarial.

Descrição

• Estruturar o grafo de relacionamento de pessoas jurídicas, mapeando nós (clientes) e arestas (vínculos societários, transações, garantias e fornecedores) • Desenvolver pipelines para transformar dados tabulares em grafos heterogêneos • Projetar e treinar arquiteturas de Graph Neural Networks, como GraphSAGE, GAT e GIN • Utilizar PyTorch Geometric ou DGL para propagar sinais de risco ao longo da rede • Realizar experimentos comparativos entre modelos GNN e modelos tradicionais, como XGBoost e regressão logística • Validar a evolução da métrica Gini e garantir robustez temporal por meio de backtesting contra vazamento de dados • Aplicar técnicas de explicabilidade, como GNNExplainer, para identificar influenciadores no grafo • Garantir transparência e aderência às normas de governança e compliance bancário • Industrializar o modelo por meio de APIs FastAPI e inferência em lote • Containerizar a solução com Docker e Kubernetes para integração com sistemas de decisão de crédito

🎯 Requisitos

• Mestrado ou doutorado concluído • Formação em Física, Matemática, Ciência da Computação, Estatística, Ciência de Dados ou Engenharias correlatas • Experiência com pesquisa em machine learning e deep learning • Domínio em grafos e aplicações de deep learning envolvendo grafos, sobretudo GNNs • Linguagem de programação Python • Publicações em deep learning, grafos, CNNs e GNNs são desejáveis • Experiência de pesquisa envolvendo grandes volumes de dados é desejável • Experiência de pesquisa envolvendo grafos de arestas multidimensionais é desejável • Disponibilidade para 40 horas semanais

🏖️ Benefícios

• Bolsa auxílio de R$ 7.000,00 para mestrado concluído ou R$ 9.000,00 para doutorado concluído • Formato remoto • Disponibilidade de 40h semanais • Duração de 12 meses

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