Cientista de Dados Júnior - Propensão em E-commerce (Remoto)

Sylision; 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

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