- Desenvolver e evoluir modelos preditivos de propensão a pagamento, recomendação de ofertas e precificação de descontos, utilizando dados comportamentais, financeiros e históricos de negociação.
- Conduzir experimentos e testes A/B para validar hipóteses relacionadas ao produto, jornada do cliente, comunicação e estratégias de oferta.
- Construir e aprimorar pipelines de dados e engenharia de features em parceria com os times de Engenharia de Dados.
- Aplicar técnicas analíticas e de machine learning para gerar insights que impulsionem a performance do produto e os resultados do negócio.
- Traduzir análises e resultados complexos em recomendações claras e acionáveis para as áreas de Produto, Growth e Risco.
- Monitorar e acompanhar métricas-chave do produto, identificando oportunidades de otimização e crescimento.
- Atuar de forma colaborativa com squads multidisciplinares, contribuindo para decisões orientadas por dados e evidências.
- Garantir a qualidade e a confiabilidade dos dados utilizados nos modelos e análises, apoiando a evolução contínua das estratégias e soluções do negócio.
Qualificações
- Experiência em Growth, Produto, Ciência de Dados ou áreas analíticas.
- Forte orientação a dados, pensamento analítico e capacidade de transformar informações em insights de negócio.
- Sólidos conhecimentos em SQL para extração, tratamento e análise de dados.
- Experiência com ferramentas de visualização e Business Intelligence, como Power BI, Tableau ou similares.
- Vivência na condução e interpretação de testes A/B e iniciativas de experimentação.
- Conhecimento de métricas de negócio, funis de conversão e indicadores de performance.
- Formação superior em Estatística, Ciência da Computação, Engenharia, Economia ou áreas correlatas.
- Experiência com Python para análise de dados, modelagem estatística e desenvolvimento de soluções analíticas.
- Conhecimento em técnicas de Machine Learning, incluindo regressão, árvores de decisão e algoritmos de boosting.
- Capacidade de comunicar análises e resultados complexos de forma clara para públicos técnicos e não técnicos.
- Familiaridade com ambientes de nuvem, como AWS, GCP ou Azure.
- Experiência prévia em produtos de crédito, cobrança, recuperação de crédito ou credit scoring será considerada um diferencial.
Informações adicionais
Our uniqueness is that we celebrate yours. Experian's people first, inclusive and purpose driven culture is multi award-winning; World's Best Workplaces™ 2025 (Fortune Global Top 25), Great Place To Work™ in 26 countries to name a few. Check out Experian Life on social or explore our Careers Site to understand why. Experian is also proud to be an Equal Opportunity and Affirmative Action employer. If you have a disability or special need that requires accommodation, please let us know at the earliest opportunity.
Experian Careers - Creating a better tomorrow together
Find out what its like to work for Experian by clicking here
A Experian é uma empresa global de dados e tecnologia que impulsiona oportunidades para pessoas e empresas ao redor do mundo. Atuamos em diversos mercados, como serviços financeiros, saúde, automotivo, agronegócio, seguros, entre outros. A Experian investe em pessoas e em novas tecnologias avançadas para liberar o poder dos dados. Contamos com uma equipe incrível de 25.200 colaboradores em 32 países.
Nossa singularidade é valorizar a sua. A cultura da Experian, centrada nas pessoas, inclusiva e orientada por propósito, é reconhecida por diversos prêmios — incluindo World’s Best Workplaces™ 2025 (Top 25 global da Fortune) e Great Place To Work™ em 26 países, entre outros. Confira o Experian Life nas redes sociais ou explore nosso site de carreiras para entender o porquê. A Experian também se orgulha de ser uma empregadora que promove igualdade de oportunidades e ação afirmativa.
Requisitos principais
- Experiência em Growth, Produto, Ciência de Dados ou áreas analíticas.
- Forte orientação a dados.
- Sólidos conhecimentos em SQL.
- Experiência com ferramentas de visualização.
- Vivência na condução de testes A/B.
- Conhecimento de métricas de negócio.
- Formação superior em áreas correlatas.
- Experiência com Python.
