Vaga de parceiro

Cientista De Dados - São Paulo / SP

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Detalhes da Vaga

  • Escolaridade Não Informado
  • Segmento Não Informado
  • Salário Não Informado
  • Área de AtuaçãoDiversos / Outros

O que você irá fazer

  • Modelagem e análise estatística: criar modelos preditivos e prescritivos (forecast de demanda, elasticidade de preço, churn, segmentação de clientes).
  • Visualização de dados: desenvolver dashboards interativos e relatórios gerenciais em Power BI, Tableau ou Qlik Sense para diferentes níveis hierárquicos.
  • Suporte a Revenue Management: fornecer análises de sensibilidade de preço, simulações de cenários e otimização de políticas de preço dinâmico.
  • Market Intelligence: conduzir estudos de concorrência, análise de tendências de mercado e inteligência de portfólio.
  • Governança e qualidade: estabelecer boas práticas de versionamento (Git), monitoramento de dados e documentação de processos.
  • Colaboração multidisciplinar: trabalhar em conjunto com times de TI, marketing, vendas e finanças para entender necessidades e garantir adoção das soluções.
  • Requisitos obrigatórios Graduação completa em Estatística, Ciência da Computação, Engenharia, Economia ou áreas correlatas.
  • Sólidos conhecimentos como cientista de dados ou om em projetos de BI, MI ou Revenue Management.
  • Proficiência em Python (pandas, scikit-learn), R ou linguagens semelhantes.
  • Domínio de SQL e experiência com bancos de dados relacionais e NoSQL.
  • Experiência prática com ferramentas de visualização (Power BI, Tableau, Qlik).
  • Conhecimentos em ambientes de Big Data (Spark, Hadoop, AWS Athena/Redshift ou equivalente).
  • Habilidade de traduzir análises complexas em recomendações claras para stakeholders não-técnicos.
  • Inglês avançado (leitura e escrita técnica).
  • Diferenciais Experiência prévia em Revenue Growth Management , pricing analytics ou equipes de Trade Marketing.
  • Certificações em áreas de dados (AWS Certified Data Analytics, Microsoft Certified: Data Analyst).
  • Familiaridade com modelos de machine learning avançados (XGBoost, LightGBM, redes neurais).
  • Experiência com metodologias ágeis (Scrum/Kanban).

Informações Adicionais

  • Quantidade de Vagas 1
  • Jornada Não Informado
 

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