Como é o processo seletivo para o time de Data Science do Nubank?

O Nubank surgiu para lutar contra a complexidade do sistema financeiro e empoderar as pessoas. Usamos Tecnologia, Design e Data Science para desenvolver produtos e serviços que devolvem aos nossos clientes o controle sobre seu dinheiro.

Fazer isso não é uma tarefa simples. Ter um processo de decisão guiado por dados é essencial para que a gente consiga oferecer os produtos certos para os clientes certos nos momentos certos. Por isso Data Science é uma área tão importante para nós e estamos sempre buscando talentos para se juntar ao nosso time.

Para isso, criamos um processo que garante uma boa experiência para os candidatos e nos ajuda a aprender mais sobre cada pessoa.

Mas, antes de contar como o processo seletivo funciona, é importante entender mais sobre o papel de DS no Nubank.

Um de nossos valores é “nós buscamos uma eficiência inteligente”. É por isso que Data Science tem um papel essencial em todos os aspectos do nosso negócio: do serviço de excelência do cliente até o limite de crédito que oferecemos a cada pessoa.

Nosso chapter de Data Science é organizado da seguinte forma:

• Machine Learning Engineers (Engenheiros de Machine Learning): responsáveis por criar soluções que ajudam a resolver problemas de negócio utilizando análise de dados;
• Data Scientists (Cientistas de Dados): possuem dois perfis – um focado em negócios e outro focado em desafios técnicos, como algoritmos e otimização de dados.

Uma vez que nossos Machine Learning Engineers e Data Scientists suportam o ciclo de vida dos clientes como um todo, é possível encontrá-los em diferentes escritórios, produtos e squads do Nubank.

Além disso, nosso time de Data Science é composto por diversos perfis. Temos físicos, economistas, engenheiros, analistas de negócios, entre outros.

Essa diversidade de experiências é essencial para que a gente continue reinventando o sistema financeiro para criar produtos simples, justos e humanos de verdade.

Mas, apesar de tudo o que já conquistamos nos últimos anos, ainda temos uma variedade enorme de desafios e oportunidades pela frente. Estes são alguns exemplos relacionados ao nosso time de Data Science:

• Feature Stores para consolidar dados em tempo real em ferramentas reversas que alimentam nossos modelos preditivos;
• Monitorar a infraestrutura que captura, armazena e visualiza dados que entram e saem dos nossos modelos preditivos;
• Serviços de gerenciamento de metadados incorporados em nossos sistemas de IC, para que a gente consiga acompanhar cada implantação de modelos e seus metadados;
• Construir a próxima geração de modelos de fraude e crédito, incorporando fontes de dados inovadoras (por exemplo, combinando dados estruturados e não estruturados) e usando técnicas de ponta (como modelos de sequência e modelos de inferência causal);
• Desenvolvendo recursos de teste e personalização para nossos produtos (Bandits, Reinforcement Learning, entre outros).

Se você quer fazer parte desses desafios, veja aqui nossas vagas abertas para o chapter de Data Science e junte-se à nossa jornada para lutar contra a complexidade e empoderar as pessoas.

Como tudo o que fazemos no Nubank, nosso processo seletivo também reflete nossos valores. Funciona assim:

1- Inscrição e avaliação do currículo

O primeiro passo é se aplicar para uma vaga em nossa página de carreiras.

Lá, os candidatos podem importar informações do LinkedIn, anexar o CV e adicionar outros tipos de documentos. Também é preciso responder algumas perguntas iniciais – como “Por que você gostaria de trabalhar no Nubank?”.

Neste momento, estamos interessados em saber mais sobre as experiências anteriores dos canditados. Além do histórico acadêmico e profissional, por exemplo, olhamos também para projetos pessoais.

Outro aspecto que buscamos entender são as motivações das pessoas – por isso pedimos a todos que sejam transparentes sobre sua expectativa em trabalhar no Nu. Afinal, nossa realidade precisa se encaixar nos tipos de desafios que a pessoa está buscando. 

Se o candidato for ativamente recrutado – pelo LinkedIn, por exemplo –, nós pulamos direto para a próxima fase.

2- Entrevista remota

As pessoas aprovadas na primeira fase são convidadas para uma entrevista remota com um recrutador ou um membro Sênior do time. Nesta etapa, buscamos:

• Entender mais sobre o candidato, seu histórico profissional, suas habilidades técnicas e o que ele está buscando para sua carreira;
• Explicar como aplicamos Data Science e Machine Learning no Nubank;
• Conversar sobre a dinâmica dos nossos times;
• Acessar o comportamento do candidato e como ele poderia contribuir para a cultura da empresa.

Mais do que uma entrevista, esse momento é feito para ser uma conversa transparente entre nós e o candidato – a hora para nos conhecer e compartilhar nossas expectativas.

Para quem está no processo para uma posição de liderança e é aprovado na primeira entrevista, fazemos uma segunda conversa remota. Neste momento, o candidato conversa com um membro Sênior do time sobre tópicos relacionados à liderança. 

3- Exerício técnico

Depois da entrevista remota, enviamos um exercício técnico para os candidatos com um prazo de 5 dias para finalizarem. Esse tempo é importante para que eles possam pensar sobre os problemas e entregar boas soluções.

O teste é composto por:

• Para Data Scientists: um quebra-cabeça de programação;
• Para Machine Learning Engineers: questões selecionadas de ML;
• Algumas perguntas abertas.

O exercício é avaliado por um membro Sênior do time de Data Science.

4- Encontro presencial

Quem é aprovado no exercício técnico passa para a próxima fase: entrevistas presenciais. Neste momentos, nós:

• Organizamos uma série de entrevistas com nosso time de People & Culture para tratar de aspectos técnicos e culturais específicos sobre trabalhar no Nu;
• Voltamos em algumas perguntas abertas do exercício online para entender melhor determinados tópicos;
• Fazemos um exercício de pareamento para Machine Learning Engineers ou um case de modelagem para Data Scientists;
• Analisamos a capacidade de resolução de problemas.

Nesta fase, estamos interessados em entender como os candidatos trabalham em pares, ouvir suas ideias e ver como eles agem em situações parecidas com as vividas diariamente pelos nossos times.

5- Oferta e onboarding

Para quem é aprovado na etapa final, nós ficamos muito felizes em fazer uma oferta de trabalho! Se o candidato aceitar, combinamos todos os detalhes para o início do trabalho e o onboarding – uma imersão em nossa cultura, negócio e tecnologia.

O onboarding foi desenhado para prover todas as ferramentas que um Nubanker precisa para começar a trabalhar com a gente e contribuir com nossos desafios. 

Buscamos pessoas apaixonadas pelo o que fazem e empolgadas em nos ajudar a resolver nossos próximos desafios. Tudo isso trabalhando em um ambiente seguro e acolhedor com pessoas que desejam impactar positivamente a vida de milhões de pessoas – que, caso contrário, estariam presas em um relacionamento burocrático e ineficiente com seu dinheiro.