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O BPI está centrado na atividade de banca comercial em Portugal, disponibilizando uma extensa oferta de serviços e produtos financeiros para Clientes empresariais, institucionais e particulares. O BPI faz parte do Grupo CaixaBank, que a partir de final de 2018 passou a deter a totalidade do capital do BPI.
A origem do BPI data de 1981 com a criação da SPI – Sociedade Portuguesa de Investimentos, contando com uma estrutura acionista diversificada, que incluía uma forte componente do tecido empresarial nacional, constituída por 100 das mais dinâmicas empresas portuguesas e quatro das mais importantes instituições financeiras internacionais.
Em 2017 o CaixaBank assumiu o controlo do BPI após a conclusão de uma oferta pública de aquisição e, em Maio de 2018, o CaixaBank acordou adquirir à Allianz a totalidade da participação de 8.425% que esta detinha no capital do Banco BPI.
A instituição aposta numa cultura de ética e responsabilidade com integridade que se sente desde sempre. Acredita, ainda, que ao cuidar da sua equipa, ao criar segurança e estabilidade na sua vida e no seu desenvolvimento, promove a cidadania e uma maior responsabilidade social.
Ofertas
Data Engineer – Lisboa
Perfil
- Mestrado ou Doutorado em Ciências da Computação ou Licenciatura em Engenharia relacionada;
- Proficiente em linguagens de programação (ex: Python, Java e Scala), frameworks de processamento, orquestração e ingestão (ex: Apache Spark, Apache Beam Airflow, Kafka), ETL – Extract, Transform and Load – ferramentas (ex: Pentaho ou Talend), ambientes em nuvem ( AWS, Azure, GCP) e tecnologias de Big Data, como Spark, Hadoop e afins;
- Conhecimento das melhores práticas nos processos de ingestão E2E seguindo, por exemplo, GitOps, CI/CD, TDD;
- Conhecimento de estatística ou visualização de dados é uma vantagem;
- Conhecimento de monitoramento de recursos e otimização de tempo de execução;
- Conhecimento de qualquer um dos seguintes é um plus: algoritmos de previsão de ML (por exemplo, floresta aleatória, XGBoost, LGBM e conjuntos de algoritmos), mecanismos de recomendação, mecanismos de previsão, otimização logística, otimização de preços (por exemplo, usando análise conjunta), pontuação de risco e técnicas de agrupamento;
- Conhecimento em Deep Learning é um diferencial.
Mais informações e candidaturas [AQUI]
Data Scientist – Lisboa
Perfil
- Mestrado ou Doutoramento em Ciências da Computação, Engenharia Elétrica, Estatística, Matemática Aplicada, Física ou áreas afins;
- Proficiente em Machine Learning (treino e teste, evitando overfit, etc);
- Conhecimento de tecnologias de Big Data como Spark, Hadoop e afins;
- Proficiência em bash, Python e Java ou Scala;
- Conhecimento de monitorização de recursos e otimização de tempo de execução;
- Conhecimento de, idealmente, 2 ou mais dos seguintes é um plus: algoritmos de previsão de ML (por exemplo, floresta aleatória, XGBoost, LGBM e conjuntos de algoritmos), mecanismos de recomendação, mecanismos de previsão, otimização logística, otimização de preços (por exemplo, usando análise conjunta), pontuação de risco e técnicas de agrupamento;
- Conhecimento em Deep Learning é um diferencial.
