Cientista de Dados Sênior

O que estará sobre seus cuidados:

• Atuar no time de Analytics & Data Science desenvolvendo modelos estatísticos e de machine learning para suportar decisões comerciais otimizar canais de venda aumentar conversão retenção e crescimento da carteira com rigor científico experimentação controlada e modelos em produção em larga escala.

O que é importante você ter

• Construir modelos de Next Best Action para recomendar produto canal e momento ideais aumentando cross-sell na base e conversão nos canais digitais.
• Desenvolver modelos de churn usando histórico comportamental e de apólices antecipando risco de cancelamento e acionando retenção personalizada.
• Entregar modelos de propensão de compra para score de leads e base ativa priorizando clientes por probabilidade de contratação direcionando atuação comercial e digital.
• Gerar segmentações comportamentais e econômicas para personalizar comunicação ofertas e pricing por perfil.
• Aplicar uplift modeling para medir impacto incremental de campanhas focando onde há mudança real de comportamento e reduzindo desperdício de budget.
• Desenhar e analisar testes A/B e RCTs para medir impacto causal de vendas campanhas e mudanças de jornada garantindo decisões baseadas em evidência.
• Construir Marketing Mix Modeling (MMM) e atribuição multicanal para medir ROI por canal e otimizar alocação de budget com base em incrementalidade.
• Avaliar políticas sem RCT com métodos causais estimando impacto de mudanças como pricing por região.
• Modelar LTV preditivo por cliente/segmento orientando investimento em aquisição e retenção e suportando a lógica CAC vs. LTV.
• Construir e manter pipelines de MLOps no Databricks garantindo estabilidade e performance dos modelos em produção.
• Traduzir análises em recomendações executivas claras conectando métricas estatísticas a decisões de negócio.

• Superior Completo (Estatística Matemática Engenharia Ciência da Computação ou afins)
• Domínio avançado de Python (pandas numpy scikit-learn) e SQL.
• Experiência produtiva com Apache Spark / PySpark / Databricks / SparkML
• Vivência com AWS (S3 Glue SageMaker Lambda ou similares) em ambiente de dados em escala.
• Conhecimento sólido em MLflow: tracking model registry aliases champion/challenger Unity Catalog nested runs custom metrics e artifacts.
• Experiência com Feature Store do Databricks (offline e online tables Unity Catalog point-in-time correctness on-demand features e streaming features).
• Domínio de MLOps: ciclo dev/test/prod Databricks Asset Bundles (DABs) model serving endpoints testes (unit e integration) em notebooks retraining automatizado com detecção de data drift e performance degradation.
• Inferência em batch real-time e streaming (incluindo Delta Live Tables) e deploy de modelos em endpoints.
• Capacidade de formular problemas de negócio como problemas estatísticos / de ML bem definidos.

• Diferenciais
• Experiência prévia no setor financeiro seguros ou atuarial.
• Mestrado ou Doutorado em Estatística Econometria Matemática Ciências Atuariais ou áreas quantitativas.
• Conhecimento avançado em causal inference: DiD RDD variáveis instrumentais (IV) propensity score; experiência com estudos observacionais e experimentos clínicos/quase-experimentais.
• Distributed training e distributed hyperparameter tuning: pandas Function APIs / UDFs Optuna MLflow Ray e noções de vertical vs. horizontal scaling para ML workloads.
• Lakehouse Monitoring: drift detection testes estatísticos time series e snapshot tables custom metrics e alerting.
• Delta Live Tables e pipelines de streaming; custom PyFunc models REST API e MLflow Deployments SDK.

Informações adicionais

Como Cuidamos de você:

Benefícios:

• Seguro Saúde;
• Seguro Odontológico;
• Seguro Decesso;
• Vale Transporte
• Vale Refeição;
• Vale Alimentação;
• 13ª Cesta de Alimentação;
• Seguro de Vida em Grupo;
• Plano de Previdência Privada;
• Auxílio Creche e/ou Babá;
• Participação nos Lucros e Resultados (PLR);
• Gympass;
• Day off para comemorar seu aniversário;
• Universidade Corporativa com mais 500 cursos;
• Programa de Saúde Integrada: mental social financeira e física.

Onde ficamos

Nossa sede fica localizada na zona sul de São Paulo próximo a estação de trem Morumbi (linha 9 Esmeralda) na região do bairro Chácara Santo Antônio.