Bolsista Mestre ou Doutor – Cientista de Dados, Graph Neural Networks

Job not on LinkedIn

🕒 August 5

🇧🇷 Brazil – Remote

💵 R$7k - R$9k / month

⏰ Full Time

🟡 Mid-level

🟠 Senior

📊 Data Scientist

👻 Ghost score 19%

What it means: the chance that no one is really hiring for this job.How to read it: 60% or higher means we think this is a ghost. Lower scores are less of a worry.How we score it: age, reposts, open roles vs team size, how fast jobs close, and whether pay is listed.Fine print: an estimate from public data, not a judgment of the company. Real jobs can score high, so treat it as a hint, not a fact.

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Instituto Euvaldo Lodi

WebsiteLinkedInAll Job Openings

501 - 1000 employees

Founded 1969

🤝 B2B

📚 Education

💼 Consulting

B2B • Education • Consulting

IEL - Instituto Euvaldo Lodi is a Brazilian institute linked to the Sistema Indústria (CNI/SENAI/SESI) that supports industry by promoting innovation, workforce development, and stronger ties between companies, universities and research institutions. It provides services such as corporate training, professional qualification, internships and student-business integration, technology and management support, and programs to increase industrial competitiveness and knowledge transfer. IEL operates as a business-facing organization focused on improving industry performance and linking academic and technological resources to companies.

📋 Description

• 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

🎯 Requirements

• 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

🏖️ Benefits

• 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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