Skills
Python
SQL
Databricks (MLOps, Feature Store, MLflow)
Sobre a Vaga
Atue no time de Analytics & Data Science desenvolvendo modelos estatísticos e de machine learning para apoiar decisões comerciais e melhorar resultados em conversão, retenção e crescimento da carteira. Você terá foco em rigor científico, experimentação controlada e modelos em produção em larga escala.
Responsabilidades
- Construir modelos de Next Best Action para sugerir produto, canal e momento ideais, elevando cross-sell e conversão
- Desenvolver modelos de churn com base em histórico comportamental e de apólices para antecipar cancelamento e acionar retenção personalizada
- Entregar modelos de propensão de compra para score de leads e base ativa, priorizando clientes por probabilidade
- Gerar segmentações comportamentais e econômicas para personalizar comunicação, ofertas e pricing
- Aplicar uplift modeling para medir impacto incremental de campanhas e reduzir desperdício de budget
- Desenhar e analisar testes A/B e RCTs para medir efeitos causais e sustentar decisões baseadas em evidência
- Construir Marketing Mix Modeling (MMM) e atribuição multicanal para otimizar alocação de budget por incrementalidade
- Avaliar políticas sem RCT com métodos causais, estimando impacto de mudanças como pricing por região
- Modelar LTV preditivo para orientar estratégias de aquisição e retenção, alinhando CAC vs. LTV
- Criar e manter pipelines de MLOps no Databricks, garantindo estabilidade e performance em produção
- Traduzir análises em recomendações executivas claras, conectando métricas estatísticas ao negócio
Requisitos
- Formação superior completa em Estatística, Matemática, Engenharia, Ciência da Computação ou áreas correlatas
- 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 ambientes de dados em escala
- Conhecimento sólido em MLflow (tracking, model registry, 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 e streaming features)
- Domínio de MLOps (ciclo dev/test/prod, Databricks Asset Bundles, model serving endpoints, testes e retraining automatizado com detecção de drift)
- Inferência em batch, real-time e streaming, incluindo Delta Live Tables
- Capacidade de formular problemas de negócio como problemas estatísticos/de ML bem definidos
Beneficios
- Seguro saúde, seguro odontológico e seguro de vida em grupo
- Vale transporte, vale refeição e vale alimentação (inclui 13ª cesta de alimentação)
- Plano de previdência privada e auxílio creche/babá
- Participação nos Lucros e Resultados (PLR), Gympass e Day off no aniversário
- Universidade corporativa com mais de 500 cursos e programa de saúde integrada (mental, social, financeira e física)