Cientista de Dados Sênior
HybridSão Paulo, São Paulo, Brazil
Job Summary
Conduct end-to-end data analytics and machine learning development to support strategic business decisions, including building predictive models for churn, propensity, and customer segmentation. Design and implement scalable statistical solutions that transform client data into actionable recommendations for acquisition, retention, and revenue efficiency. Collaborate with product, technology, and business teams to deploy models, monitor performance metrics, and continuously optimize analytical outputs. Communicate complex findings clearly to diverse stakeholders while managing the full lifecycle of machine learning projects from development to production.
Required Qualifications
- Formação superior completa em Estatística, Matemática, Ciência da Computação, Engenharia, Economia ou áreas quantitativas relacionadas.
- Experiência prática no desenvolvimento de modelos preditivos e soluções de Machine Learning aplicadas a problemas reais de negócio.
- Conhecimento avançado em Python para análise de dados e modelagem, utilizando bibliotecas como pandas, numpy e scikit-learn.
- Domínio de SQL para exploração, manipulação e análise de dados.
- Experiência trabalhando com grandes volumes de dados e ambientes analíticos distribuídos.
- Conhecimento sobre avaliação de modelos, definição de métricas, validação de resultados e acompanhamento de performance.
- Capacidade de comunicar resultados analíticos de forma clara e conectar análises técnicas com objetivos de negócio.
- Experiência com o ciclo de vida de modelos de Machine Learning, desde desenvolvimento até acompanhamento em produção.
Desired Qualifications
- Experiência em Customer Analytics e Machine Learning aplicado, com modelos de churn, propensão, recomendação, segmentação ou LTV.
- Conhecimento em experimentação, testes A/B, inferência causal e mensuração de impacto.
- Experiência com MLOps e modelos em produção, incluindo monitoramento, versionamento e ambientes de dados em escala (Spark/PySpark, Databricks ou cloud).
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