Cientista de Dados - Sênior

Frameworkdigital; Brasil; Hybrid; BRL 120,000 - 210,000; Full time

Benefits offered by this job

Vale alimentação e refeição no cartão

Auxílio home office

Plano de saúde

Seguro de vida

Participação nos lucros

Horário flexível

Job summary

Framework busca profissionais para atuar com dados, modelos preditivos e otimização de estoque em um ambiente de varejo distribuído.

Você trabalhará com forecasting, simulações de cenários e integração com APIs de marketplaces, acompanhado de uma equipe multidisciplinar.

Qualifications

• Domínio em Python e SQL para análise de dados e automação.
• Experiência prática com séries temporais e modelos de previsão.
• Conhecimento em otimização matemática e P.O./logística.
• Experiência com frameworks de MLOps e orquestração de pipelines.

Responsibilities

• Desenvolver modelos preditivos de vendas granulares por SKU/loja.
• Criar algoritmos de otimização para estoque virtual ótimo.
• Simular cenários com Monte Carlo e Digital Twin.
• Liderar desenho técnico ponta a ponta com integração a sistemas de estoque.

Skills

Python

SQL

Forecasting

Time Series

Optimization

MLOps

Git

Airflow

Dagster

Monte Carlo

Education

Graduate in a relevant field

Tools

PuLP

OR-Tools

SciPy

Gurobi/CPLEX

LightGBM/XGBoost

Databricks

MLflow

Job description

Somos a Framework! Evoluímos grandes marcas em todo o mundo com transformação digital e crescemos continuamente através de agilidade, design e tecnologia.

Fazer parte do nosso time é saber que a sua jornada será de desafios reais, de crescimento contínuo e de contato diário com referências em tecnologia. Vem com a gente!

*Todas as nossas vagas são abertas para PCDs!

Benefícios? É claro que temos!

• Vale alimentação e refeição no cartão Sólides Benefícios com mais de R$ 1.200,00 mensais


• Auxílio home office no valor de R$ 150,00 mensais


• Você decide entre vale-transporte ou vale-combustível, no caso de vagas híbridas e presenciais


• Plano de saúde e auxílio odontológico de alta qualidade


• Seguro de vida que cobre doenças ocupacionais


• Participação nos lucros


• Total Pass para se manter saudável


• Trib Pass para trocar moedas digitais por hospedagens e passagens aéreas com cobertura mundial


• Licença maternidade estendida: 180 dias


• Licença paternidade estendida: 30 dias


• Desconto em consultas nutricionais


• Desconto em terapia online


• Clube de benefícios para quem gosta de comprar com descontos


• Knowledge transfer através do Frame KT


• Bonificação por indicação de novos colaboradores


• Horário flexível


• No dress code


• Nas pausas presenciais, fique à vontade para comer pães, bolos e frutas


• Ambiente leve, flexível e cultura colaborativa.

E qual será a sua missão na Framework?

• Previsão de demanda (Forecasting): Desenvolver e produtizar modelos preditivos de vendas granulares (por SKU, por loja, por sazonalidade e elasticidade de preço) para antecipar o comportamento de compra nos marketplaces.


• Modelagem de otimização: Criar algoritmos de otimização (Pesquisa Operacional) que calculem o "estoque virtual ótimo" a ser espelhado no marketplace, balanceando o risco de ruptura (probabilidade de vender o que não temos) e o custo de oportunidade (deixar de vender por espelhar um estoque conservador).


• Simulação de cenários: Desenvolver simulações de Monte Carlo ou modelos de Digital Twin para estressar a malha de 40 lojas e entender como diferentes políticas de alocação de estoque afetam a venda final.


• Arquitetura e MLOps: Liderar o desenho da solução técnica ponta a ponta, garantindo que o cálculo do estoque virtual seja atualizado dinamicamente (near real-time ou em batches frequentes) através de integrações robustas com os sistemas de estoque físico e as APIs dos marketplaces.


• Experimentação e A/B Testing: Desenhar testes rigorosos para isolar o impacto do modelo de alocação de estoque frente às regras de negócio antigas, mensurando o incremento de receita (Uplift) e a redução da taxa de cancelamento.


• Tradução de negócio: Trabalhar lado a lado com os times de Operações, Logística e E-commerce para converter regras de negócio complexas (ex: SLA de entrega de cada loja, giro de estoque, curva ABC) em restrições matemáticas no modelo.

O que é preciso para fazer parte do time?

• Linguagens de programação: Domínio avançado em Python (Pandas, NumPy, SciPy) e proficiência na escrita de queries otimizadas em SQL.


• Machine Learning & Time Series: Forte experiência prática com modelos de previsão de séries temporais (ARIMA, Prophet, Exponential Smoothing, modelos baseados em árvores como LightGBM/XGBoost para séries temporais).


• Otimização e pesquisa operacional: Conhecimento sólido em modelagem matemática e otimização linear/não-linear. Experiência com bibliotecas como PuLP, OR-Tools, SciPy Optimize, Gurobi ou CPLEX.


• Estatística probabilística: Domínio na modelagem de incertezas, intervalos de confiança e cálculo de Safety Stock (estoque de segurança) estatístico.


• Engenharia de software para DS: Experiência com versionamento de código (Git), modularização e orquestração de rotinas de dados (Airflow, Prefect ou Dagster).


• Mindset AI-First: Assim como em toda a Framework, valorizamos o uso de ferramentas como Gemini e GitHub Copilot para auxiliar na escrita de código, otimização de queries e documentação matemática, acelerando o fluxo de trabalho.


• Comunicação e storytelling de dados: Capacidade de traduzir resultados matemáticos complexos de forma clara e visual para stakeholders de negócio (não-técnicos).


• Visão sistêmica e de negócio: Entender que o modelo não é o fim, mas o meio. Foco em como a matemática resolve as dores de logística e e-commerce da companhia.


• Colaboração: Habilidade para atuar de forma fluida e empática em um ambiente multidisciplinar, trabalhando lado a lado com Engenheiros de Dados, DevOps e especialistas de negócios.


• Autonomia e resolução de problemas: Proatividade para investigar anomalias nos dados e resiliência para testar múltiplas abordagens estatísticas até encontrar a solução ideal.

Será um diferencial se você:

• Tiver experiência prévia nos segmentos de Varejo, E-commerce, Supply Chain ou Logística.


• Possuir vivência prática com ferramentas de MLOps, como MLflow, SageMaker, Vertex AI ou Databricks.


• Tiver conhecimento em infraestrutura Cloud, especialmente AWS ou Azure, aplicada à arquitetura de dados.


• Possuir experiência com problemas de otimização relacionados a estoque, alocação, sortimento, logística ou supply chain.

A NOSSA EVOLUÇÃO É CRESCENTE!

E, para acompanhar esse crescimento, precisamos de pessoas que agreguem propondo ideias, soluções e desafios!

Gostou da oportunidade? Vamos juntos e faça parte da nossa história! #vempraframe