Bolsa de pesquisa – Graduação, Mestrado e Doutorado – Modelos Fundacionais para Transações Bancárias – Projeto DCC/UFMG – Banco Inter


Processo Seletivo: Modelos Fundacionais para Transações Bancárias – Projeto DCC/UFMG – Inter
Regime de contratação: Bolsista de Pesquisa
Dedicação: 20h/s

Duração: 12 meses
Modalidade de trabalho: Híbrido (remoto + presencial)
Professores: Rodrygo Luis Teodoro Santos, Pedro Olmo Stancioli Vaz De Melo, e Wagner Meira Júnior (DCC/UFMG)
O projeto tem como objetivo geral desenvolver modelos fundacionais auto-supervisionados a partir de dados de transações financeiras do Banco Inter, com foco no aprendizado de representações vetoriais ricas e reutilizáveis para clientes e contrapartes. Essas representações deverão servir como base para soluções analíticas e preditivas voltadas à personalização de serviços, à compreensão do comportamento financeiro e à tomada de decisão orientada por dados. O projeto prevê também a definição, com base na análise inicial dos dados, de uma tarefa finalística que permita avaliar a eficácia e a eficiência da transferência de aprendizado a partir dos modelos fundacionais desenvolvidos, contribuindo para a construção de um arcabouço estratégico de inteligência artificial do Inter.
Quantidade de vagas: 1(D) + 2 (M) + 3 (G) + cadastro de reserva
Bolsa (20h/s):

  • Graduando: R$ 1.500,00
  • Mestrando: R$ 3.200,00
  • Doutorando: R$ 4.500,00
* Não é permitido o acúmulo de bolsas/estágio.
** Seleção por fluxo contínuo: ficará aberta até o preenchimento das vagas.
INSCRIÇÃO PELO FORMULÁRIO: Projeto Inter: https://forms.gle/E8vE9RY53Dvr4TXy8
Tópicos de Interesse
  • Engenharia de dados e desenvolvimento de pipelines de ETL.
  • Processamento de Linguagem Natural (NLP) aplicado à extração de informações.
  • Uso de modelos de Machine Learning e Deep Learning (LLMs) para análise textual.
  • Uso de modelos de Machine Learning e Deep Learning (LLMs) para séries temporais.
  • Visualização de dados para tomada de decisão.
Etapas do processo seletivo
     ● Fase 1 – Seleção curricular;
● Fase 2 – Entrevista remota;
● Fase 3 – Testes de conhecimentos (caso necessário).
Objetivos

Desenvolver modelos para representação de contrapartes, baseados exclusivamente em dados internos do Inter, por meio da geração de identificadores semânticos que reduzam a variabilidade textual e captem padrões latentes de comportamento.Desenvolver modelos para representação de clientes que combinem informações cadastrais com sequências temporais de transações, utilizando arquiteturas baseadas em redes neurais profundas para captar dinâmicas de entradas e saídas de recursos financeiros ao longo do tempo.

Adaptar as representações aprendidas para aplicação em uma tarefa finalística a ser definida no projeto, considerando cenários personalizados, colaborativos e com capacidade de generalização para novos casos.

Avaliar as representações aprendidas quanto à sua expressividade bem como sua utilidade em tarefas finalísticas, analisando sua capacidade de generalização, cobertura e ganho preditivo em relação a abordagens supervisionadas tradicionais.

Estabelecer as bases para o reuso das representações fundacionais em tarefas futuras, como categorização de transações, recomendação de produtos, inferência de atributos financeiros (e.g., renda e patrimônio) e previsão de valor da vida útil do cliente (CLV), consolidando uma camada de inteligência baseada em dados do Inter.

Pré-requisitos?
  • Ter interesse em atuar em áreas como: Ciência de Dados, Engenharia de Dados, e LLMs (IA).
  • Apresentar muita vontade de aprender, evoluir e colaborar.
  • Capacidade de atuar em equipes multidisciplinares, com boa comunicação e colaboração.
  • Perfil analítico, investigativo e atento a detalhes.


Início divulgação: 10/11/2025

Tipo: Bolsa

Situação: Ativo

Link para candidatura: https://forms.gle/E8vE9RY53Dvr4TXy8