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.

Responsabilidades e atribuições

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.

Requisitos e qualificações

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 / SparkMLVivência 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

Informações adicionais

Como Cuidamos de você:

Benefícios

Seguro Saúde;

Seguro Odontológico;

Seguro Decesso;

Vale TransporteVale 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.