Analista de Cientista de Dados Pleno

Experian; São Paulo; On-site; BRL 180,000 - 240,000; Full time

Job summary

A Experian está buscando um profissional para desenvolver modelos preditivos de propensão a pagamento, recomendar ofertas e precificação de descontos, usando dados comportamentais e históricos. Você conduzirá experimentos, construirá pipelines de dados e aplicará machine learning para impulsionar a performance do produto e os resultados do negócio.

O papel envolve colaboração com squads multidisciplinares, tradução de insights para Product, Growth e Risco, e monitoramento de métricas para

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 visualização BI (Power BI, Tableau ou similares).
• Vivência em testes A/B e 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 soluções analíticas.
• Conhecimento em ML: regressão, árvores de decisão e boosting.
• Capacidade de comunicar análises de forma clara para públicos técnicos e não técnicos.
• Familiaridade com nuvem (AWS, GCP ou Azure).
• Experiência em crédito, cobrança ou credit scoring é diferencial.

Responsibilities

• Desenvolver e evoluir modelos preditivos de propensão a pagamento, recomendação de ofertas e precificação de descontos.
• Conduzir experimentos e testes A/B para validar hipóteses relacionadas ao produto e jornada do cliente.
• Construir e aprimorar pipelines de dados e engenharia de features em parceria com Engenharia de Dados.
• Aplicar técnicas analíticas e de machine learning para melhorar a performance do produto e resultados do negócio.
• Traduzir análises em recomendações claras para Product, Growth e Risco.
• Monitorar métricas-chave do produto, identificando oportunidades de otimização.
• Colaborar com squads multidisciplinares e apoiar decisões orientadas por dados.
• Garantir qualidade e confiabilidade dos dados usados nos modelos e análises.

Skills

Growth

Produto

Ciência de Dados

Analytics

Education

Bacharelado em Estatística/Computação/Engenharia/Economia

Tools

SQL

Power BI

Tableau

Python

AWS/GCP/Azure

Job description

Role Overview

• 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.

Experience and Skills

• 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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