Responsabilidades e atribuições:
1. Desenvolver, validar e implementar modelos estatísticos e de machine learning (ex: clusterização, propensão, churn, recomendação, scoring).
2. Construir segmentações robustas dos clientes do ecossistema, com foco em geração de valor para o negócio.
3. Garantir qualidade metodológica e robustez estatística nas análises realizadas.
4. Traduzir problemas de negócio em hipóteses analíticas e soluções baseadas em dados.
5. Participar do ciclo completo de desenvolvimento de modelos: concepção, desenvolvimento, validação, implantação e monitoramento.
Requisitos e qualificações
Graduação em área quantitativa (estatística, ciencia da computação, engenharia, etc…)
Conhecimento em estatística, modelagem preditiva e métodos quantitativos.
Programação em Python e SQL avançado.
Experiência com manipulação de grandes volumes de dados.
Experiência com bibliotecas de ciência de dados (scikit-learn, pandas, pyspark, XGBoost, LightBoost, CatBoost, etc…).
Experiência com conceitos e técnicas de ciência de dados (construção de features e targets, seleção de modelos, otimização de hiperparâmetros, calibração de probabilidades, etc…).
Histórico comprovado de aplicação de modelos em problemas reais de negócio.
Vivência em projetos de segmentação e/ou personalização será considerada diferencial.
Experiência com databricks e arquitetura de dados em medalhão (bronze, silver, gold) será considerada um diferencial.
Descrição
Atuar como referência técnica na construção de segmentações e modelos estatísticos avançados, traduzindo dados em inteligência acionável para o negócio. Responsável por desenvolver análises e soluções orientadas a impacto, conectando rigor analítico com necessidades estratégicas e operacionais da companhia.
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