Manager Analytics

Addvisor Group; Campinas; Híbrido; BRL 167 400 - 279 000; Tempo integral

Resumo da oferta

A Addvisor Group, localizada em Campinas, São Paulo, busca um líder para desenvolver modelos estatísticos e de Machine Learning que suportem a CatExpert.ai. O profissional será responsável pela criação e evolução de algoritmos para otimização e recomendações, além de atuar em sinergia com as equipes de Category Management.

Os candidatos devem ter pelo menos Mestrado ou PhD em áreas correlatas e experiência prática no desenvolvimento de modelos em produção. O conhecimento em Python e Machine Learning é imprescindível.

Qualificações

• Inglês Avançado.
• Experiência comprovada no desenvolvimento e implantação de modelos analíticos em produção, em escala.
• Vivência prévia em CPG, Varejo ou FMCG, com exposição à category management.

Responsabilidades

• Desenhar, desenvolver e ser dono(a) dos modelos estatísticos de Machine Learning.
• Liderar a implementação de fluxos de AI, permitindo recomendações autônomas.
• Traduzir problemas de negócio em soluções analíticas.

Conhecimentos

Python avançado

Estatística e modelagem

Machine Learning supervisionado e não supervisionado

Otimização

SQL e manipulação de dados em larga escala

Formação académica

Mestrado ou PhD em Estatística, Matemática Aplicada, Pesquisa Operacional, Ciência da Computação ou áreas correlatas

Ferramentas

NumPy

Pandas

Scikit-learn

JDA

Azure

Descrição da oferta de emprego

Desenhar, desenvolver e ser dono(a) dos modelos estatísticos, de otimização e Machine Learning que sustentam as funcionalidades da CatExpert.ai.

Criar e Evoluir Algoritmos Para

• Otimização de sortimento
• Geração e avaliação de planogramas
• Recomendações de SKUs
• Fair Share of Shelf, space elasticity e clusterização de lojas
• Garantir que os modelos sejam robustos, escaláveis, explicáveis e alinhados aos indicadores de negócio (ex.: crescimento de receita, participação de categoria).

Agentic AI e Inteligência Artificial Generativa

• Liderar a implementação de fluxos de Agentic AI, permitindo recomendações autônomas e multi-etapas.
• Avaliar e integrar soluções baseadas em LLMs para geração de insights, explicações automáticas e interações em linguagem natural.
• Acompanhar tendências e frameworks emergentes (LangGraph, AutoGen, CrewAI), propondo aplicações práticas no produto.

Conexão entre dados e negócio

• Atuar em parceria próxima com times globais de Category Management e mercado.
• Traduzir problemas complexos de negócio em soluções analíticas bem estruturadas.
• Validar resultados com stakeholders e iterar rapidamente para garantir impacto comercial.
• Contribuir com visão crítica e conhecimento de CPG/FMCG, especialmente em contexto de varejo e categorias.

Influência e comunicação executiva

• Apresentar metodologias, resultados e trade-offs de forma clara, visual e orientada a negócio para lideranças seniores.
• Criar documentação metodológica acessível para públicos técnicos e não técnicos.
• Representar a área de Analytics em fóruns estratégicos e comparações com ferramentas de mercado.

Gestão e desenvolvimento de pessoas

• Liderar e desenvolver um team de 2 a 3 cientistas de dados.
• Definir direcionamento técnico, revisar entregas e apoiar o crescimento profissional do team.
• Disseminar boas práticas de modelagem, experimentação e qualidade de código.

Requisitos

• Inglês Avançado.
• Formação: Mestrado ou PhD em Estatística, Matemática Aplicada, Pesquisa Operacional, Ciência da Computação ou áreas correlatas, ou graduação com sólida experiência em Analytics avançado / Data Science.
• Experiência comprovada no desenvolvimento e implantação de modelos analíticos em produção, em escala.
• Vivência prévia em CPG, Varejo ou FMCG, com exposição à category management, trade marketing ou retail analytics.
• Experiência atuando junto a áreas de negócio, traduzindo problemas e garantindo adoção das soluções.
• Atuação em produtos de dados ou IA, não apenas modelos isolados.
• Conhecimentos técnicos:
  • Python avançado (NumPy, Pandas, Scikit-learn, princípios de OOP).
  • Estatística e modelagem: regressões, modelos bayesianos, testes de hipóteses, design de experimentos.
  • Machine Learning supervisionado e não supervisionado.
  • Otimização: programação linear, inteira, métodos estocásticos e heurísticas.
  • Conceitos de Agentic AI, LLMs, RAG e MLOps.
  • SQL e manipulação de dados em larga escala.

Diferenciais

• Experiência com ferramentas de Category Management (JDA, SpacePlano, ShelfIQ).
• Conhecimento em planogramação, space planning ou shelf optimization.
• Azure, Databricks, Spark, Docker ou CI/CD.