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E se transações financeiras pudessem ser lidas como linguagem ?

Neste episódio do podcast Data Hackers, recebemos Arissa Yoshida (Toki) e Rafael Celente, Engenheiros de Machine Learning no Nubank, para um mergulho técnico em um dos temas mais quentes da IA aplicada: o uso de Transformers para modelar hábitos financeiros em larga escala.

A partir do paper “Your Spending Needs Attention: Modeling Financial Habits with Transformers”, conversamos sobre a tese por trás do nuFormer — um modelo fundacional criado para transformar sequências de transações, dados comportamentais e sinais multimodais em representações ricas que podem ser usadas em diferentes aplicações dentro do banco.

Um episódio para quem curte entender como empresas de referência estão aplicando modelos fundacionais fora do óbvio — e o que isso ensina sobre o futuro da IA no mercado financeiro.

Participantes:

• Arissa Yoshida (Toki), Engenheira de ML no Nubank
• Rafael Celente, Engenheiro de ML no Nubank
• Monique Femme (Data Hackers)
• Paulo Vasconcellos (Data Hackers)

Sobre o Nu

O Nu é uma das maiores plataformas de serviços financeiros digitais do mundo, atendendo a 131 milhões de clientes no Brasil, México e Colômbia. A empresa tem liderado uma transformação na indústria, usando dados e tecnologia proprietária para desenvolver produtos e serviços inovadores.

Vagas abertas: https://sou.nu/datahackersep122

Links citados no episódio:

• Paper: Your Spending Needs Attention: Modeling Financial Habits with Transformers
• Carreiras no Nubank: https://international.nubank.com.br/pt-br/carreiras/
• Building Nubank: https://building.nubank.com/

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