Business Analytics Sênior
A Porto é muito mais que uma seguradora: é um ecossistema gigante que utiliza tecnologia para criar soluções, através de quatro verticais de negócio: Porto Bank, Porto Saúde, Porto Seguro e Porto Serviço. A reputação e o reconhecimento conquistados ao longo de mais de 80 anos reforçam o tamanho da Porto, uma empresa referência em negócios, feita para e por pessoas.
Aqui, bate no peito de 13 mil colaboradores o orgulho de fazer parte de uma organização sólida e ética, que transforma sonhos em realidades fantásticas para os nossos mais de 18 milhões de clientes. São mais de 101 sucursais e escritórios regionais em todo o Brasil.
O aprendizado faz parte do nosso DNA, e aqui, você terá incentivos, ferramentas e gente boa para você aprender e crescer, a cada dia, um ambiente de acolhimento e segurança, onde cada um possa ser e se orgulhar de quem se é, promovendo um espaço de respeito e vivendo de forma integral e com bem-estar, em uma empresa genuinamente humana.
DIVERSIDADE & INCLUSÃO NA PORTO
Na Porto, valorizamos a diversidade e acreditamos que um time plural é essencial para o desenvolvimento do nosso negócio, da sociedade e de cada indivíduo. Afinal, a inovação nasce de visões únicas!
Juntos, trabalhamos diariamente para construir um espaço seguro, livre e respeitoso. Por isso, incentivamos fortemente a candidatura de mulheres, pessoas negras e indígenas, pessoas com deficiência e pessoas LGBTQIA+ em todas as nossas vagas.
/nGraduação concluída em Ciência da Computação, Engenharia, Estatística, Matemática ou áreas de tecnologia correlatas.
Especialização, Mestrado ou projetos práticos comprovados com foco em Processamento de Linguagem Natural (NLP) ou IA Generativa. Conhecimentos Técnicos (Hard Skills)Frameworks de IA Generativa: Conhecimento com uso prático no universo das framerwoks como Google Agent Plataform, ADK, visual studio code, Stack Claude, LangChain, LlamaIndex, LangGraph, etc
Programação e APIs: Experiência avançada em Python e no consumo de APIs de provedores de IA
Engenharia de Dados Aplicada: Conhecimento na estruturação de dados não estruturados (textos, PDFs, áudios) para treinamento e contextos de IA.LLM
Familiaridade com ferramentas de avaliação e monitoramento de LLMs e gerenciamento de cache/custos.Vibecoding: experiência de construção utilizando vibecoding (ex. prototipação de dashs ou geração de insights)
Inovação Pragmática: Capacidade de separar o hype da IA Generativa daquilo que realmente gera valor financeiro ou operacional para o negócio.
Resolução de Problemas Ambíguos: Conforto em trabalhar com tecnologias que evoluem semanalmente, descobrindo novos caminhos e padrões de arquitetura.
Comunicação Didática: Habilidade de explicar o comportamento (e as limitações) de modelos gerativos para executivos e áreas de negócio.
/nArquitetura e Desenvolvimento de LLMs: Desenhar e implementar sistemas baseados em LLMs de ponta , garantindo a escolha do modelo ideal para cada caso de uso do negócio.Agentes Autônomos e Orquestração: Desenvolver sistemas multiagentes e fluxos de trabalho autônomos capazes de executar tarefas complexas de ponta a ponta (ex: talk to data, insights generation, etc).
Arquiteturas de Recuperação (RAG): Construir e otimizar pipelines avançados de RAG (Retrieval-Augmented Generation), utilizando bancos de dados vetoriais para indexar e buscar conhecimento interno da Porto com altíssima precisão.
Engenharia de Prompts e Fine-Tuning: Desenvolver técnicas avançadas de prompt engineering, few-shot learning e, quando necessário, coordenar o fine-tuning (ajuste fino) de modelos para domínios específicos de seguros e finanças.
Governança e Alinhamento: Implementar mecanismos de segurança, mitigação de alucinações, privacidade de dados (LGPD) e monitoramento de custos de API (LLMOps).
Integração com Analytics Tradicional: Garantir a sinergia entre os outputs de IA Generativa e os modelos estatísticos tradicionais (preditivos, propensão e risco) já existentes na companhia.