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KI-Rolle · Offenes Angebot

Senior ML Engineer — fraud & credit intelligence

Nubank

Vollzeit
Senior
Data & ML
Hybrid
Rua Capote Valente, 39, São Paulo, SP 05409-000, Brazil · Hybrid
São Paulo, Brazil
BRL 25k–40k/month + equity

Diese Ausschreibung ist optimiert für KI-native Talente: klare Skills und Tools, damit Kandidaten vor der Bewerbung einschätzen können, ob es passt — und Sie weniger Fehlpassungen screenen.

4 Skills2 Tools

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Auf einen Blick

Arbeitsmodell, Ort und wichtige Daten des Inserats.

Anstellungsart: Vollzeit
Arbeitsort-Modell: Hybrid
Standort: Rua Capote Valente, 39, São Paulo, SP 05409-000, Brazil · Hybrid
Vergütung: BRL 25k–40k/month + equity
Erfahrungslevel: Senior
Team: Data & ML
Benefits: Equity (NYSE: NU), hybrid SP, health plan.
Bewerbung: Fraud, credit, or personalization ML at fintech scale.
Unternehmenswebsite: nubank.com.br
Veröffentlicht: 3. Juli 2026
Aktualisiert: 3. Aug. 2026

Über die Rolle

Was das Team sucht und wie die Position passt.

Nubank is hiring a Senior Senior ML Engineer — fraud & credit intelligence on the Data & ML team (Hybrid · São Paulo, Brazil). This is a hands-on role in LLM & generative AI—not a generic “AI enthusiast” post.

You will own LLM features, retrieval, agents, and evaluation end to end: problem framing, offline evaluation, safe rollout, and iteration from production signals. Success is measured with clear metrics (quality, latency, cost, or business KPIs)—not slide decks alone.

Nubank is Latin America's largest digital bank — tens of millions of customers — using ML for credit, fraud, and personalization from São Paulo.

Senior ML Engineer (hybrid SP): build real-time scoring, GenAI support tools, and experimentation platforms for Brazilian financial products.

Regulatory context (BACEN) and financial inclusion mission influence model design and explainability requirements.

About Nubank

Public company (NYSE: NU) founded in Brazil; engineering hub in São Paulo.
Data culture with strong MLOps and causal inference practices.
One of the largest ML employers in Latin American fintech.

What you will do

Improve fraud and credit models with calibrated risk and monitoring.
Build feature pipelines for real-time inference at card-transaction scale.
Prototype LLM copilots for support with PII redaction and audit logs.
Partner with risk and legal on model documentation and fairness reviews.

Stack & environment

Python, PyTorch, Spark, SQL, Docker on AWS.
Hybrid São Paulo Capote Valente.

What we look for

Fintech or payments ML at scale; Portuguese professional fluency.
Eligible to work in Brazil.

Gesuchte Skills

Was jede Fähigkeit in dieser Rolle bedeutet — keine reine Keyword-Liste.

Python
Production Python for data pipelines, model code, APIs, and automated tests—not notebook-only workflows.
PyTorch
Training and inference with PyTorch: reproducible experiments, checkpointing, and deployment-minded exports.
SQL
Analytical SQL for features, cohorts, label quality, and experiment analysis at scale.
Spark
Distributed feature generation and batch scoring on large tabular or event datasets.

Tools & Stack

Genannte Plattformen und Produkte für diese Rolle (APIs, IDEs, Vector-DBs, CRMs, Design-Tools usw.).

AWSTool
Regular use of AWS in the LLM & generative AI stack—configuration, debugging, and team conventions.
DockerTool
Containerized services and reproducible dev environments for ML and LLM workloads.

Sie passen besonders gut, wenn…

Auf diese Stelle zugeschnitten — prüfen Sie Ihre Passung vor der Bewerbung.

You can show evidence in your application: Fraud, credit, or personalization ML at fintech scale.
Several of these show up in recent shipped work—not only on your CV: Python, PyTorch, SQL, Spark, and AWS.
You have owned LLM features, retrieval, agents, and evaluation in production: debugging live issues, running postmortems, and iterating from real user or business signals.
You are comfortable with the hybrid rhythm (Hybrid · São Paulo, Brazil)—onsite collaboration when it matters, deep work when remote.
You explain trade-offs (quality, cost, latency, safety) in plain language—with numbers or examples, not buzzwords.
You read the full listing (comp: BRL 25k–40k/month + equity, benefits in At a glance) and your expectations align.

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Was der Arbeitgeber möchte

Fraud, credit, or personalization ML at fintech scale.

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