Cientista de Dados | TRACK&FIELD | São Paulo

Track&Field; São Paulo; Presencial; BRL 180 000 - 260 000; Tempo integral

Resumo da oferta

Track&Field está procurando um profissional de dados para transformar dados de clientes, produtos e operações em decisões de negócio. Você desenvolverá e colocará em produção modelos de inteligência que apoiam decisões de varejo, marketing e atendimento, mantendo o agente de IA de suporte e assegurando conformidade com LGPD.

O papel envolve evoluir a arquitetura de dados, validação temporal, testes A/B e produção de modelos com monitoramento e melhoria contínua, para impacto comercial mensurável.

Qualificações

• Python avançado com Pandas e Scikit-learn.
• SQL avançado com CTEs, janelas e grandes volumes de dados.
• Spark/PySpark e Databricks com Delta Lake e arquitetura Bronze/Silver/Gold.
• Modelagem estatística supervisionada aplicada a dados transacionais.
• Avaliação de modelos por lift, ganho, precision@k e receita incremental.
• Testes A/B: hipóteses, amostragem e significância estatística.
• Produtização de modelos: scoring em lote, versionamento e monitoramento.
• LLMs aplicados a dados/negócios: prompts, RAG e avaliação de agentes.
• Git e CI/CD, especialmente Azure DevOps.
• LGPD aplicada ao uso de dados pessoais de clientes.

Responsabilidades

• Desenvolver, validar e colocar em produção modelos de propensão de compra, churn, margem e efeito incremental.
• Construir e manter camada de variáveis analíticas a partir de dados transacionais e de atendimento.
• Desenvolver a lógica de decisão para ofertas, clientes, canais e momentos.
• Desenhar e interpretar testes A/B para validar ganhos incrementais.
• Monitorar modelos em produção: desvios, degradação de performance e retrain.
• Sustentar o agente de IA de atendimento, com qualidade de respostas e cobertura.
• Definir métricas de avaliação: resolução, erro, escalonamento e custo por atendimento.
• Documentar decisões técnicas e alinhar com áreas de negócio antes do desenvolvimento.
• Apresentar resultados e recomendações às áreas de negócio, traduzindo para decisão prática.
• Garantir conformidade com LGPD em todo o ciclo de uso de dados.

Conhecimentos

Python avançado

SQL avançado

Spark/PySpark

Databricks

Modelagem estatística

Avaliação de modelos

Testes A/B

Produção de modelos

LLMs aplicada a dados

Git

Formação académica

Graduação em Ciência da Computação/Engenharia de Software

Ferramentas

Pandas

Scikit-learn

Delta Lake

Jira/Azure DevOps

Git

Descrição da oferta de emprego

Job description

Missão da Área

Transformar o dado da Track&Field em decisão de negócio. A área de BI & Analytics é responsável por unificar, governar e disponibilizar a informação de cliente, produto e operação entre todas as unidades de negócio, e por construir os produtos analíticos e de inteligência artificial que sustentam as decisões de varejo, marketing, atendimento e comercial.

Sua missão

Desenvolver e colocar em produção os modelos de inteligência que atuam sobre a base unificada de clientes da Track&Field — propensão de compra, risco de perda de cliente, margem e efeito incremental — e a lógica de decisão que define a melhor ação para cada cliente. A posição também é responsável por evoluir e sustentar o agente de inteligência artificial de atendimento. O resultado esperado é impacto comercial mensurável em teste controlado, e não estudos ou provas de conceito.

Main responsibilities

Quais serão suas responsabilidades?

• Desenvolver, validar e colocar em produção modelos de propensão de compra, risco de perda de cliente (churn), margem e efeito incremental (uplift) sobre a base unificada de clientes.
• Construir e manter a camada de variáveis analíticas a partir de dados transacionais, de catálogo de produtos, de atendimento e de engajamento.
• Desenvolver a lógica de decisão que define qual oferta apresentar, para qual cliente, em qual momento e por qual canal.
• Desenhar e interpretar testes A/B para comprovar o ganho incremental de cada modelo antes da adoção em escala.
• Monitorar os modelos em produção: desvio de dados, degradação de performance e ciclo de retreinamento.
• Evoluir e sustentar o agente de inteligência artificial de atendimento — qualidade das respostas, cobertura de temas, integração às fontes de dados e mecanismos de proteção.
• Definir métricas e conjunto de avaliação do agente de IA: taxa de resolução, erro de resposta, escalonamento para atendimento humano e custo por atendimento.
• Alinhar objetivo, escopo e critério de aceite com as áreas de negócio antes do desenvolvimento, e documentar as decisões técnicas adotadas.
• Apresentar resultados e recomendações às áreas de negócio, traduzindo o resultado técnico em decisão prática.
• Garantir a conformidade com a LGPD em todo o ciclo de uso do dado pessoal de clientes.

Requirements and skills

Perfil que buscamos

Buscamos um profissional com atitude e forte protagonismo, capaz de tomar decisões técnicas alinhadas à visão de negócio. É importante que seja pró-ativo, antecipe problemas e proponha soluções de forma assertiva. Valorizamos alguém com excelente comunicação, disposto a mentorar e apoiar o time, mantendo sempre uma postura colaborativa e orientada ao trabalho em equipe. Além disso, esperamos adaptabilidade para atuar em um ambiente dinâmico e desafiador, contribuindo para a evolução contínua das entregas e processos.

Requisitos Técnicos

Python avançado, especialmente com Pandas e Scikit-learn, com capacidade de desenvolver códigos modulares, organizados e testáveis.

SQL avançado, incluindo CTEs, funções de janela e otimização de consultas em grandes volumes de dados.

Experiência com Spark/PySpark e Databricks, incluindo Delta Lake, arquitetura em camadas (Bronze/Silver/Gold), Jobs e Workflows.

Conhecimento em modelagem estatística supervisionada aplicada a dados transacionais, incluindo construção de janelas de observação e performance, validação temporal (out-of-time), prevenção de vazamento de informação e calibração de probabilidades.

Experiência na avaliação de modelos por métricas estatísticas e de negócio, como lift, ganho acumulado, precision@k e receita incremental.

Conhecimento em testes A/B, desde formulação de hipóteses e dimensionamento de amostra até análise de significância estatística e identificação de vieses.

Experiência com produtização de modelos, incluindo scoring em lote, versionamento de modelos e dados e monitoramento em produção.

Conhecimento em LLMs aplicados a dados/negócios, incluindo engenharia de prompts, RAG, chamada de ferramentas e avaliação estruturada de agentes.

Experiência com Git e familiaridade com processos de CI/CD, especialmente em ambientes Azure DevOps.

Conhecimento prático de LGPD aplicada ao uso de dados pessoais de clientes.

O que você precisa ter:

Graduação em Ciência da Computação, Engenharia de Software ou áreas correlatas. (Experiência prática comprovada)

(Atuação Hibrida)