Skills
Python
SQL
Media Mix Modeling (MMM)
Inferência Causal
Google Cloud Platform (GCP)
Inferência Estatística
Machine Learning
Sobre a Vaga
Na Globo, você vai atuar na área de dados apoiando decisões do time de negócios, com foco em mensuração publicitária e soluções data-driven que colocam o consumidor no centro. A vaga é para Cientista de Dados Pleno, em modelo híbrido, em São Paulo.
Você trabalhará em um time multidisciplinar com cientistas, engenheiros e analistas, contribuindo para construir e evoluir modelos que ajudem anunciantes e áreas internas a entenderem impacto e performance de mídia.
Responsabilidades
- Construir e operar modelos de mix de mídia (Media Mix Modeling - MMM)
- Realizar design de experimentos de incrementalidade e quasi-experimentos para avaliar efeitos causais de diferentes tipos de mídia
- Atuar em conjunto com times de publicidade para gerar entregas relevantes para o negócio
- Atuar de forma consultiva com stakeholders, traduzindo conceitos estatísticos complexos em recomendações práticas
- Contribuir para a estratégia de médio e longo prazo de produtos de mensuração em publicidade
- Executar análises exploratórias e criar visualizações estatísticas para apoiar decisões
- Colaborar na criação de infraestrutura para ganhar escala em soluções de mensuração
- Participar da evolução contínua de soluções em produção
Requisitos
- Graduação em áreas quantitativas (Engenharia, Estatística, Matemática, Economia ou Computação) ou graduação + pós-graduação latu sensu em área quantitativa
- Experiência profissional mínima de 2 anos (podendo ser reduzida com mestrado/doutorado em área quantitativa)
- Proficiência em Python e SQL
- Conhecimento de ambientes de nuvem, especialmente Google Cloud Platform (GCP)
- Conhecimento de inferência causal
- Inferência estatística: estimação pontual e testes de hipóteses
- Base matemática sólida para modelagem estatística e Machine Learning
- Boa comunicação de insights e análises para públicos diversos
Beneficios
- Modelo de trabalho híbrido
- Ambiente de inovação e times multidisciplinares
- Processo seletivo 100% remoto para as etapas