Cientista de Dados Júnior (Modelos de Propensão no E-commerce)

confidential; United States; Remote; USD 60,000 - 90,000; Full time

Benefits offered by this job

Remote work

Job summary

A Sylision procura um Cientista de Dados Júnior para atuar em modelos de propensão no setor de e-commerce, com trabalho 100% remoto e contratação integral ou PJ. O foco é definir alvos, construir tabelas de variáveis, treinar modelos e calibrar probabilidades para campanhas.

É exigida formação em área quantitativa, Python com Pandas e scikit-learn, SQL, compreensão de treino/teste e avaliação de métricas. Diferenciais incluem churn/recompra, uplift, visualização clara e interesse em

Qualifications

• Formação em área quantitativa, em andamento ou concluída.
• Conhecimentos de Python com Pandas e scikit-learn.
• SQL para extrair e agregar dados de pedidos.
• Entender separação de treino e teste e vazamento de dados.
• Estatística básica e leitura de métricas de classificação.
• Vontade de aprender com revisão de código.

Responsibilities

• Definir o alvo de propensão e a janela de observação com o time de marketing.
• Montar a tabela de variáveis por cliente e por data, sem vazamento de informação.
• Treinar regressão logística e modelos de árvore, comparando-os.
• Avaliar a ordenação com AUC, curva de ganho e análise por decil.
• Calibrar as probabilidades para uso em campanha.
• Preparar o grupo de controle para medir o efeito real da ação.
• Documentar o experimento em notebook claro e revisável.

Skills

Python

Pandas

scikit-learn

SQL

Estatísticas básicas

Education

Área quantitativa (em andamento ou concluída)

Tools

Jupyter

Git

Job description

Vaga aberta de Cientista de Dados Júnior (Modelos de Propensão no E-commerce)

A empresa contratante é confidencial neste anúncio, e a seleção é conduzida pela Sylision.

Nível: junior.

Modelo de trabalho: 100% Remoto.

Contratação: tempo integral, CLT ou PJ.

Requisitos:

• Formação em andamento ou concluída em área quantitativa, ou projeto próprio de modelagem preditiva
• Python com Pandas e scikit-learn
• SQL para extrair e agregar dados de pedidos
• Entender separação de treino e teste e o vazamento de dados
• Estatística básica e leitura de métricas de classificação
• Vontade de aprender com revisão de código

Diferenciais:

• Já ter concluído um projeto de churn ou de recompra
• Noção de modelos de uplift
• Visualização de dados com clareza
• Conhecimento de segmentação RFM
• Interesse por e-commerce e comportamento de compra

O que você vai fazer:

• Definir o alvo de propensão e a janela de observação com o time de marketing
• Montar a tabela de variáveis por cliente e por data, sem vazamento de informação
• Treinar regressão logística e modelos de árvore, comparando-os
• Avaliar a ordenação com AUC, curva de ganho e análise por decil
• Calibrar as probabilidades para uso em campanha
• Preparar o grupo de controle para medir o efeito real da ação
• Documentar o experimento em notebook claro e revisável

Como é trabalhar aqui:

Vaga 100% remota, com contratação CLT, para cliente da Sylision com sede em São Paulo, SP. Você começa com tarefas definidas e vai ganhando autonomia, sempre com revisão de uma pessoa mais experiente sobre o notebook antes de qualquer uso em campanha. Os resultados das ações são comparados com a previsão e discutidos com o marketing.

Benefícios oferecidos pela empresa contratante:

• Ambiente colaborativo, com senso de comunidade e conquistas celebradas em equipe
• Trabalhe de qualquer lugar, com liberdade e flexibilidade
• Conexão global: convivência com times de diferentes países e culturas
• Apoio à saúde física com TotalPass e Mediquo
• Cuidado com a saúde mental pelo programa Team Care
• Contratação e jornada definidas com a empresa contratante

Tecnologias envolvidas:

• Python
• Pandas
• scikit-learn
• SQL
• Estatística
• Jupyter
• Git
• Regressão logística

Seus dados tratados conforme a LGPD, com remoção a qualquer momento, a pedido.