# Senior Data Scientist

**Empresa:** Insider Store
**Local:** São Paulo, SP
**Modalidade:** Híbrido
**Contrato:** PJ
**Publicada em:** 2026-10-02

## Descrição

Buscamos um(a) Senior Data Scientist para transformar dados em intelig&ecirc;ncia acion&aacute;vel e apoiar decis&otilde;es estrat&eacute;gicas de neg&oacute;cio na INSIDER Store. 

 Essa &eacute; uma posi&ccedil;&atilde;o s&ecirc;nior, com atua&ccedil;&atilde;o em problemas de alto impacto envolvendo experimenta&ccedil;&atilde;o, causalidade, avalia&ccedil;&atilde;o de impacto, modelos preditivos, otimiza&ccedil;&atilde;o, recomenda&ccedil;&atilde;o, CRM, pricing, margem, crescimento e tomada de decis&atilde;o. 

 Esperamos uma pessoa com rigor metodol&oacute;gico, pensamento cr&iacute;tico e forte leitura de neg&oacute;cio, capaz de estruturar problemas amb&iacute;guos, evitar conclus&otilde;es fr&aacute;geis, comunicar incertezas com clareza e transformar an&aacute;lises complexas em recomenda&ccedil;&otilde;es pr&aacute;ticas para Growth, Produto, Comercial, CRM, Opera&ccedil;&otilde;es e demais &aacute;reas da INSIDER. 

 Responsabilidades: 

Estruturar problemas de neg&oacute;cio de forma anal&iacute;tica, conectando hip&oacute;teses, dados, metodologia, impacto esperado e recomenda&ccedil;&atilde;o.

Realizar an&aacute;lises profundas sobre comportamento de clientes, campanhas, produtos, pre&ccedil;os, margem, convers&atilde;o, reten&ccedil;&atilde;o, LTV e rentabilidade.

Desenhar, analisar e interpretar experimentos A/B e quase-experimentos, considerando m&eacute;tricas, grupos controle, poder estat&iacute;stico, vi&eacute;s e incerteza.

Avaliar impacto de iniciativas de neg&oacute;cio com rigor estat&iacute;stico, apoiando decis&otilde;es sobre CRM, Growth, Produto, pricing, margem e efici&ecirc;ncia operacional.

Desenvolver modelos preditivos, sistemas de recomenda&ccedil;&atilde;o, modelos de propens&atilde;o, segmenta&ccedil;&otilde;es, otimiza&ccedil;&otilde;es e outras solu&ccedil;&otilde;es anal&iacute;ticas aplicadas ao neg&oacute;cio.

Trabalhar em parceria com Analytics Engineers, Data Engineers, ML Engineers e stakeholders para especificar dados, features, pipelines e crit&eacute;rios de sucesso.

Mentorar pessoas menos experientes em an&aacute;lise, estat&iacute;stica, experimenta&ccedil;&atilde;o, modelagem e boas pr&aacute;ticas de Data Science, contribuindo para a evolu&ccedil;&atilde;o t&eacute;cnica do Chapter.

 Requisitos: 

Experi&ecirc;ncia s&oacute;lida em Data Science, Analytics avan&ccedil;ado, Estat&iacute;stica aplicada, Econometria, Machine Learning ou &aacute;reas correlatas.

Forte base em estat&iacute;stica aplicada, infer&ecirc;ncia, experimenta&ccedil;&atilde;o, avalia&ccedil;&atilde;o de impacto e interpreta&ccedil;&atilde;o de incerteza.

Experi&ecirc;ncia com Python para an&aacute;lise e modelagem, incluindo pandas, notebooks e bibliotecas de estat&iacute;stica ou machine learning.

Dom&iacute;nio de SQL para extra&ccedil;&atilde;o, transforma&ccedil;&atilde;o e an&aacute;lise de dados em ambientes de Data Warehouse.

Experi&ecirc;ncia com testes A/B, grupos controle e tratamento, m&eacute;tricas de convers&atilde;o, funil e avalia&ccedil;&atilde;o de resultados.

Capacidade de estruturar problemas amb&iacute;guos e transform&aacute;-los em an&aacute;lises, modelos ou recomenda&ccedil;&otilde;es acion&aacute;veis.

Boa comunica&ccedil;&atilde;o para explicar an&aacute;lises complexas para p&uacute;blicos t&eacute;cnicos e n&atilde;o t&eacute;cnicos, conectando dados com impacto financeiro, margem, receita, reten&ccedil;&atilde;o ou efici&ecirc;ncia operacional.

 Diferencial: 

Experi&ecirc;ncia em e-commerce, varejo digital, CRM, pricing, recomenda&ccedil;&atilde;o, growth ou plataformas de mensageria.

Experi&ecirc;ncia com Shopify, UseInsider, dados de campanhas, dados transacionais ou comportamento de clientes.

Experi&ecirc;ncia com elasticidade de pre&ccedil;o, margem, ticket m&eacute;dio, LTV, churn, cohorts, incrementality ou uplift modeling.

Conhecimento de causal inference, modelos bayesianos, otimiza&ccedil;&atilde;o, sistemas de recomenda&ccedil;&atilde;o ou modelos de propens&atilde;o.

Experi&ecirc;ncia com BigQuery, dbt, MLflow, deploy de modelos, operacionaliza&ccedil;&atilde;o de solu&ccedil;&otilde;es anal&iacute;ticas ou integra&ccedil;&atilde;o com times de MLOps.

 Mais detalhes: 

Modelo de contrato: PJ;

Modelo de trabalho: H&iacute;brido, em S&atilde;o Paulo &mdash; Av. Paulista &mdash; flex&iacute;vel a acordo;

Descanso sem ser descontado: 22 dias &uacute;teis anuais, dispon&iacute;vel ap&oacute;s os tr&ecirc;s primeiros meses;

Cart&atilde;o Flex&iacute;vel;

Plano de Sa&uacute;de;

Plano Odonto;

Totalpass e Wellhub;

Seguro de Vida;

Udemy;

INSIDER Perks;

Oportunidade de crescimento e aprendizado em uma startup em r&aacute;pida expans&atilde;o;

Ambiente de trabalho colaborativo e inovador, com exposi&ccedil;&atilde;o a novas tecnologias e processos.

 Nossa Hist&oacute;ria 

 A INSIDER nasceu para desafiar o status quo da ind&uacute;stria da moda. Aprendemos, inovamos e melhoramos constantemente, para criar um mundo onde todos s&atilde;o encorajados a subir a barra e buscar excel&ecirc;ncia desde 2017. 

 Hoje, temos mais de 1 milh&atilde;o de clientes e um portf&oacute;lio de produtos que tecem tecnologia, inova&ccedil;&atilde;o e sustentabilidade. Esse &eacute; s&oacute; o in&iacute;cio de uma jornada que busca mudan&ccedil;as estruturais em uma das mais tradicionais e poluentes ind&uacute;strias do mundo: a ind&uacute;stria da moda. 

 Principais destaques: 

Participa&ccedil;&atilde;o no programa Startup School da aceleradora Y Combinator.

Acelerada 2 vezes nos programas Endeavor Scale Up varejo e consumer goods.

Acelerada pelo programa Endeavor Outliers pelo crescimento fora da curva dentro do peer group, ganhando o t&iacute;tulo de Empreendedores Endeavor.

Eleita pela revista Forbes como uma das 25 startups mais promissoras do Brasil.

## Habilidades

- Data Science
- Machine Learning
- Python
- SQL
- Estatística

**Página original:** https://www.123vagas.com.br/vaga/senior-data-scientist-sao-paulo-sp-1790973070952-94886
