E2 Emprego e Estágios Portal de Empregos em Portugal
O Grupo Santander é um grupo bancário global, liderado pelo Banco Santander S.A., o maior banco da zona euro. Tem a sua origem em Santander, Cantábria, Espanha.
É um dos maiores bancos do mundo. A presença do Grupo Santander em Portugal começou pela compra de 10% do Banco de Comércio e Indústria em 1988 tendo atingido a participação maioritária em 1993.
O Banco Santander Totta surgiu da fusão em 2004 entre o Santander, o Banco Totta e Açores (BTA) e o Crédito Predial Português (CPP), adquiridos em 2000. Nesta fusão o Santander permaneceu como accionista maioritário, passando a instituição bancária a denominar-se Banco Santander Totta.
Foi o primeiro grupo financeiro português a obter a certificação global de qualidade segundo a norma ISO 9001/2000.
Oferta – Data Analyst – Lisboa
Funções
- Desenvolver, de forma proactiva e dinâmica, análises de dados complexas de forma a identificar padrões de atividades suspeitas de crime financeiro, bem como suportar investigações destes casos;
- Analisar volumes elevados de dados e de informação de forma a definir/calibrar modelos de prevenção de crime financeiro, e testar a sua efetividade e eficiência;
- Ter o expertise e a capacidade de challenge necessárias para articular/coordenar com as equipas de Modelos a necessidade/requisitos/seleção de modelos de AI/ML/Outros que façam sentido e sejam um valor acrescentado para o Banco, e assegurar a sua implementação.
Formação Base
- Licenciatura 5 anos ou Mestrado em Engenharia Informática, Matemática Aplicada e Computação ou formação equiparada
Competências Requeridas
- Sólidos conhecimentos em exploração e tratamento de dados (ORACLE SQL e PL\SQL, SPARKSQL, etc)
- Conhecimentos em alguma linguagem de programação orientada a objectos (nomeadamente Java, C++, etc)
- Experiência na limpeza e estruturação de dados provenientes de várias fontes, nomeadamente origens não estruturadas
- Familiaridade com construção de representações gráficas de dados, através de estatística descritiva e correlações
- Capacidade de preparação de dados para modelação, nomeadamente tratamento de valores em falta e outliers, com base no seu significado de negócio
- Conhecimentos ou apetência para aprender tecnologias e metodologias de Big Data, nomeadamente no ecossistema Apache e Azure
- Conhecimento ou apetência para aprender tecnologias de streaming (nomeadamente Kafka)
- Noções de modelação estatística e aprendizagem máquina
- Criatividade e espírito crítico na busca, interpretação e transformação de dados para utilizações não triviais
Competências Valorizadas
- Conhecimento em R ou Python para análise de dados (Pandas, NumPy, etc)
- Noções de complexidade computacional e computação distribuída
- Experiência académica ou profissional em análises multivariadas, inferência estatística, testes de hipóteses, redução de dimensionalidade, etc
- Experiência académica ou profissional no uso da biblioteca de aprendizagem máquina Python Scikit Learn ou outra framework equivalente
