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Ai And Agentic Ai Risk Management Senior Specialist

Nubank

USA, Miami; USA, Washington DC
IA

Score da Vaga

80 pontos
Modelo presencial (+70) IA (+10)

About Us

Nu is one of the largest digital financial platforms in the world, with more than 122 million customers across Brazil, Mexico, and Colombia. Guided by our mission to fight complexity and empower people, we are redefining financial services in Latin America and this is still just the beginning of the purple future we're building.
Listed on the New York Stock Exchange (NYSE: NU), we combine proprietary technology, data intelligence, and an efficient operating model to deliver financial products that are simple, accessible, and human.
Our impact has been recognized by global rankings such as Time 100 Companies, Fast Company’s Most Innovative Companies, and Forbes World’s Best Bank. Visit our institutional page https://international.nubank.com.br/careers/  

About the team
At Nubank we heavily rely on Data, Machine Learning, and increasingly on Generative and Agentic AI to drive our strategy and deliver the best experience and products to our customers. The Model Risk team plays a crucial role in ensuring the risks associated with our models and AI systems are understood and under control. We are now building a dedicated AI Risk Management capability to address the emerging risks of advanced AI — including LLM-powered and autonomous agentic systems — with a focus on AI quality, model and agent behavior, and the platform controls that keep these systems safe and reliable across internal and customer-facing use cases.

About the role
This is a senior, hands-on technical position. You will help define what model risk management looks like for AI and Agentic AI at Nubank — building and enhancing the frameworks, not just inheriting them. You will perform independent assessments of AI systems for quality, behavior, and robustness, and help design the guardrails and platform-level controls that govern their safe use. You'll act as a credible technical peer to first-line engineering and AI development teams, providing practical guidance on AI risk without slowing responsible innovation. This role focuses on AI quality, agentic behavior, and platform controls; cybersecurity, data privacy, and fraud-specific matters sit with partner functions and are out of scope.

What you will do

AI Risk Framework & Governance

  • Build and continuously enhance the risk management framework for AI and Agentic AI systems, including inventory standards, assessment methodologies, control design, and issue management.
  • Inventory and map Nubank's AI use cases to surface gaps, materiality, and the most critical risks, and define prioritized mitigation actions.
  • Assess whether first-line monitoring is effective, proportionate to model risk, and sufficient to keep AI systems fit for purpose over time.

Independent AI Assessment

  • Perform independent technical assessments across generative AI, and agentic workflows, covering data, assumptions, methodology, testing, behavior, and monitoring.
  • Assess risks in LLM-powered applications, including RAG pipelines, tool use, autonomy boundaries, model/agent quality, human oversight, and hallucination risk.
  • Identify and document model limitations, failure modes, and emerging AI risks, including drift, instability, fairness, and robustness concerns.

Controls, Platform & Enablement

  • Influence first-line teams on platform architecture and embedded controls for the safe deployment and monitoring of AI.
  • Build Key Risk Indicators (KRIs) and metrics for continuous monitoring of AI risk.
  • Develop tools, evals, analyses, and playbooks (including AI-enabled automation) to improve the speed, scale, and effectiveness of AI governance and validation.

Advisory & Advocacy

  • Serve as a trusted advisor across the AI/ML lifecycle, evaluating new use cases for materiality and governance requirements prior to deployment.
  • Discuss and report AI risk status and independent opinions to stakeholders, including senior managers and, where relevant, regulators.
  • Champion AI risk management as a strategic enabler of safe and scalable AI adoption, and build AI risk literacy across engineering, product, and risk teams.
  • Work in a multicultural, diverse, and highly skilled environment.

Requirements we are looking for

  • Education: A bachelor's or master's degree in a quantitative field (computer science, data science, statistics, mathematics, engineering, or related).
  • Hands-on AI/ML experience: A track record developing or validating AI/ML models and systems, ideally a candidate who has moved from an AI / Machine Learning Engineer background into model risk, governance, or risk management. You don't need to have trained foundation models from scratch, but you need solid, current technical depth.
  • Strong technical foundations: Proficiency in Python, SQL, and modern ML tooling; familiarity with LLMs, RAG systems, prompt engineering, and AI agent frameworks.
  • Evaluation and testing: Experience evaluating and testing ML and generative AI systems, including custom evals, benchmarking, stress testing, and drift/degradation monitoring.
  • Risk management experience: Demonstrated experience in risk identification, control definition, and framework building; understanding of model risk governance principles and independent effective challenge.
  • Data skills: Experience working with large datasets and building dashboards and analyses to support risk visibility.
  • High agency and adaptability: Comfortable operating in ambiguity, synthesizing fragmented technical and business context into a clear view of how complex AI systems actually work, and making sound judgments without a complete playbook.
  • Influencing skills: Able to engage and align stakeholders across first and second lines of defense as a credible technical peer.
  • Communication: Strong written and verbal skills, you can explain AI risk to a data scientist and to a regulator, and use different language for each.
  • Advanced or fluent English: You will meet with partners and stakeholders across countries and prepare documentation and presentations in English.
  • PLUS: Experience in a 2nd or 3rd line of defense.
  • PLUS: Familiarity with regulatory Model Risk Management and AI frameworks (e.g., SR 11-7 / SR 26-2 / OCC 2011-12, NIST AI RMF, EU AI Act).

Benefits

  • Opportunity of earning equity at Nu
  • Medical Insurance
  • Dental and Vision Insurance
  • Life Insurance and AD&D
  • Extended maternity and paternity leaves 
  • Nucleo - Our learning platform of courses
  • NuLanguage - Our language learning program
  • NuCare - Our mental health and wellness assistance program
  • Extended maternity and paternity leaves 
  • 401K
  • Saving Plans - Health Saving Account and Flexible Spending Account
  • Work-from-home Allowance
  • Relocation Assistance Package, if applicable.

Work Model for this Role

Hybrid 2-3 times/week: Our hybrid work model brings us to the office at least twice a week, on strategic days designed to maximize team connection and collaboration.
For more details, visit https://building.nubank.com/nu-hybrid-work-model/

Sobre a área de Inteligência Artificial

A área de Inteligência Artificial é atualmente a que mais cresce no mercado de tecnologia. A revolução dos modelos generativos (GPT, Claude, Gemini) criou uma demanda massiva por profissionais especializados em IA.

As principais áreas de atuação incluem Machine Learning Engineering, MLOps, Prompt Engineering, AI Research e Applied AI. Python, TensorFlow, PyTorch e conhecimento de LLMs são skills essenciais.

Salários na área de IA são os mais altos do setor de tecnologia, com muitas oportunidades de trabalho remoto para empresas internacionais.

Dica do Especialista

Por que IA e Dados são a Nova Moeda do Mercado

Historicamente, o departamento financeiro de uma empresa operava olhando pelo espelho retrovisor. O trabalho consistia em fechar o mês, consolidar planilhas, reconciliar contas e relatar aos acionistas o que havia acontecido. Em 2026, esse modelo não apenas envelheceu, ele se tornou um risco estrutural para qualquer negócio. A nova exigência do mercado não é a documentação do passado, mas a predição cirúrgica do futuro.

A união entre Inteligência Artificial (IA) e Ciência de Dados criou o que o mercado hoje chama de "Profissional de Finanças Aumentado" (Augmented Finance Professional). Profissionais que não dominam essas ferramentas estão sendo rapidamente rebaixados a funções operacionais de baixo valor, enquanto os fluentes em dados assumem as cadeiras de tomada de decisão (C-Level).

1. De Historiador a Estrategista de Negócios

O FP&A (Financial Planning & Analysis) sofreu a maior revolução desde a criação do Excel. Até poucos anos atrás, criar cenários de planejamento exigia semanas de compilação manual. Hoje, modelos de Machine Learning ingerem terabytes de dados não-financeiros — clima, sentimento em redes sociais, cadeias de suprimentos globais, flutuações cambiais em tempo real — para criar previsões de receita altamente precisas em segundos.

O profissional de finanças moderno precisa saber fazer as perguntas certas à máquina (Engenharia de Prompts) e validar a integridade dos dados (Data Governance). O valor do humano não está em construir o gráfico, mas em traduzir os insights algorítmicos em estratégia de alocação de capital.

2. IA Generativa: O Fim do "Trabalho Braçal" Financeiro

Com a maturidade de Modelos de Linguagem de Larga Escala (LLMs) especializados em finanças (como os derivados do BloombergGPT e soluções fechadas da Microsoft e OpenAI), a elaboração de relatórios narrativos de desempenho e a análise de contratos complexos foram automatizadas.

"A Inteligência Artificial não vai substituir o CFO. Mas o CFO que utiliza IA certamente substituirá aquele que se recusa a adotá-la."

Ferramentas de IA generativa em 2026 já são capazes de ler o balanço patrimonial, compará-lo com as metas trimestrais e gerar a primeira versão do DRE (Demonstrativo de Resultados) comentado, com alertas de anomalias, liberando o analista para investigar por que as variações ocorreram, em vez de perder tempo descrevendo-as.

O Stack Tecnológico do Profissional Financeiro em 2026

Saber Excel avançado e VBA já é considerado pré-requisito básico, não um diferencial. O mercado hoje exige:

  • SQL & Python: Para extração e manipulação de bases de dados massivas que o Excel não suporta.
  • Data Storytelling (Power BI / Tableau): A capacidade de transformar números densos em narrativas visuais acionáveis para o conselho de administração.
  • Automação (RPA): Implementação de robôs para fechamento contábil e reconciliação automática.
  • Fluência em IA: Entendimento prático de modelos preditivos e uso de "Copilotos" financeiros (IA Generativa) com segurança de dados corporativos.

3. Auditoria Contínua e Detecção de Fraudes

O modelo tradicional de auditoria por amostragem (onde auditores analisam 5% das transações para inferir a saúde de 100%) tornou-se obsoleto. O profissional moderno utiliza algoritmos de detecção de anomalias que auditam 100% das transações em tempo real.

Modelos de IA aprendem os padrões de gastos da empresa e bloqueiam faturas duplicadas, pagamentos suspeitos a fornecedores e desvios de compliance antes mesmo que o dinheiro saia do caixa. Isso transformou a gestão de risco: de uma investigação post-mortem para uma barreira preventiva ativa.

Conclusão

A transição para um ambiente financeiro movido a IA e Dados não é uma ameaça aos empregos na área, mas uma oportunidade de elevação intelectual da profissão. O contador, o analista e o diretor financeiro de 2026 são, na verdade, cientistas de dados aplicados a negócios. Investir na alfabetização de dados (data literacy) deixou de ser uma vantagem competitiva para se tornar o passaporte mínimo de entrada nas corporações de alto nível.

Conteúdo focado em Desenvolvimento Profissional e Transformação Digital.