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Nubank careers — ML Engineer | São Paulo · Ganloss

Rôle IA · Offre ouverte

Senior ML Engineer — fraud & credit intelligence

Nubank

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

Cette annonce est pensée pour les profils IA : compétences et outils clairs pour savoir si le poste correspond avant de postuler — et pour réduire les mauvais matchs au screening.

4 compétences2 outils

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En bref

Modalités de travail, lieu et dates clés de l’annonce.

Type d’emploi: Temps plein
Lieu de travail: Hybrid
Localisation: Rua Capote Valente, 39, São Paulo, SP 05409-000, Brazil · Hybrid
Rémunération: BRL 25k–40k/month + equity
Niveau d’expérience: Senior
Équipe: Data & ML
Avantages: Equity (NYSE: NU), hybrid SP, health plan.
Comment postuler: Fraud, credit, or personalization ML at fintech scale.
Site de l’entreprise: nubank.com.br
Publiée le: 3 juil. 2026
Mise à jour: 3 août 2026

À propos du poste

Ce que l’équipe cherche et comment le rôle s’inscrit dans l’organisation.

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.

Compétences recherchées

Ce que chaque compétence implique pour ce poste — pas une simple liste de mots-clés.

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.

Outils & stack

Plateformes et produits mentionnés pour ce rôle (API, IDE, bases vectorielles, CRM, design, etc.).

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.

Vous êtes un bon profil si…

Adapté à cette annonce — utilisez ces points pour vérifier votre adéquation avant de postuler.

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.

Postuler

Comptes candidats uniquement : ajoutez votre accroche et bio dans Mon compte, et éventuellement un lien ou PDF de CV pour que les recruteurs voient votre CV complet. Puis rédigez une courte note — les candidatures utilisent l’e-mail de votre compte.

Ce que l’employeur demande

Fraud, credit, or personalization ML at fintech scale.

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