Cientista de Dados Pleno (Análise de Risco na Logística)

confidential; United States; Remote; USD 90,000 - 120,000; Full time

Benefits offered by this job

Ambiente colaborativo

Trabalho de qualquer lugar

Conexão global com equipes multicultur

TotalPass e Mediquo

Team Care

Contrato definido

Job summary

Vaga de Cientista de Dados Pleno (Análise de Risco na Logística) é oferecida por Sylision para atuação 100% remota. O profissional analisará roubos de carga, construindo modelos de risco por rota, horário e tipo de carga, com avaliação causal das medidas de proteção.

A posição admite CLT ou PJ, com contratação para cliente confidencial. O núcleo do trabalho envolve consolidar dados, calibrar probabilidades, tratar eventos raros e comunicar resultados com incerteza à gestão e áreas de seguros.

Qualifications

• Modelagem estatística e ML para eventos raros.
• Inferência causal com controle de viés e variáveis de confusão.
• SQL e Python para análise e produção.
• Validação por tempo e por região.
• Autonomia para conduzir uma frente inteira.
• Comunicação de incerteza a gestão.

Responsibilities

• Consolidar dados de viagens, paradas, sinistros e medidas de segurança em uma base analítica.
• Construir modelos de risco por rota, horário e tipo de carga, com calibração das probabilidades.
• Aplicar métodos de inferência causal para estimar o efeito de cada medida de proteção.
• Tratar a raridade dos eventos e a incerteza da localização nos registros.
• Simular cenários de política, como mais escolta em trechos críticos, com custo e ganho.
• Desenhar piloto controlado para validar as recomendações.
• Comunicar resultados, limites e incerteza a gestão, seguros e segurança patrimonial.

Skills

Modelagem estatística

Aprendizado de máquina

Inferência causal

SQL

Python

Validação temporal

Comunicação de incerteza

Autonomia

Tools

Python

Pandas

scikit-learn

SQL

Jupyter

Git

Inferência causal

Modelos de risco

Job description

Vaga aberta de Cientista de Dados Pleno (Análise de Risco na Logística). A empresa contratante é confidencial neste anúncio, e a seleção é conduzida pela Sylision.

Nível: pleno.

Modelo de trabalho: 100% Remoto.

Contratação: tempo integral, CLT ou PJ.

Sobre a vaga:

O roubo de carga é um dos maiores custos de uma operação logística: perda da mercadoria, aumento do prêmio do seguro, atraso para o cliente. Os eventos se concentram em certas rotas, horários e padrões de parada, mas também dependem das medidas adotadas, como escolta e rastreamento. Você vai construir a análise e os modelos de risco que dizem quais viagens merecem mais proteção e quanto cada medida realmente reduz a perda.

São duas perguntas diferentes. A primeira é de previsão: dado o trajeto, o horário, o tipo de carga e o histórico da região, qual a chance de um sinistro? A segunda é causal: a escolta reduz a perda ou apenas é usada nas viagens que já eram de maior risco? Responder à segunda sem experimento exige métodos cuidadosos e honestidade sobre o que os dados mostram. Eventos raros, dados de sinistro com localização aproximada e mudanças de tática dos criminosos tornam tudo mais difícil.

O trabalho vale quando a política de escolta e de rota muda com base na análise, e a perda por viagem cai de forma mensurável, com comparação justa contra o cenário anterior.

O que você vai fazer:

• Consolidar dados de viagens, paradas, sinistros e medidas de segurança em uma base analítica


• Construir modelos de risco por rota, horário e tipo de carga, com calibração das probabilidades


• Aplicar métodos de inferência causal para estimar o efeito de cada medida de proteção


• Tratar a raridade dos eventos e a incerteza da localização nos registros


• Simular cenários de política, como mais escolta em trechos críticos, com custo e ganho


• Desenhar piloto controlado para validar as recomendações


• Comunicar resultados, limites e incerteza a gestão, seguros e segurança patrimonial

Requisitos:

• Modelagem estatística e de aprendizado de máquina para eventos raros


• Inferência causal: comparação justa, viés de seleção e variáveis de confusão


• SQL e Python para análise e produção


• Validação por tempo e por região


• Comunicação de incerteza a quem decide


• Autonomia para conduzir uma frente inteira

Diferenciais:

• Experiência com dados geoespaciais e análise de trajetos


• Conhecimento de seguro de transporte e de gerenciamento de risco


• Prática em desenho de pilotos e de quase experimentos


• Familiaridade com modelos hierárquicos

Como é trabalhar aqui:

Vaga 100% remota, com contratação CLT, para cliente da Sylision com sede em Minas Gerais. Cada análise tem a pergunta, a abordagem e as limitações descritas em documento revisado por outra pessoa antes de chegar à gestão. Resultados que contrariam a intuição são discutidos em reunião aberta com segurança patrimonial. Na candidatura, informe a sua pretensão salarial.

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


• Inferência causal


• Modelos de risco

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