Analista de Cientista de Dados Pleno
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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.
Qualifications
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.
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