Cientista de Dados Pleno (Modelos de Propensão em Telecom)

confidential; United States; Remote; USD 20,000 - 41,000; Full time

Benefits offered by this job

Ambiente colaborativo

Trabalho remoto 100%

Conexão global com times

Apoio à saúde física

Saúde mental com TeamCare

Contrato CLT

Job summary

Sylision procura um/Cientista de Dados Pleno para atuar com modelos de propensão em telecomunicações, com foco em decisão estratégica e melhoria de campanhas.

O papel envolve definir perguntas, coletar dados, treinar modelos, validar resultados e entregar listas de campanha com justificativas claras, trabalhando 100% remoto para cliente da Sylision com atuação no Brasil.

Qualifications

• Modelagem supervisionada com foco em propensão e avaliação por decil
• Cuidado com vazamento, janelas temporais e desbalanceamento
• SQL para montar bases de clientes com histórico de uso
• Estatística para comparar grupos de campanha e de controle
• Comunicação clara de resultado e de incerteza
• Autonomia para conduzir a frente do início ao fim

Responsibilities

• Definir com a área comercial a pergunta, o evento a prever e a janela de observação
• Montar a base de treino sem vazamento e com variáveis de uso, plano, atendimento e pagamento
• Treinar e comparar modelos de propensão com validação fora do tempo
• Avaliar ganho por decil e, quando houver grupo de controle, o ganho incremental da ação
• Calibrar as probabilidades para que a lista seja priorizada por custo e retorno
• Entregar as listas de campanha com data, versão do modelo e motivo de seleção
• Acompanhar a decaída do desempenho e propor retreino
• Explicar resultados e limites ao time comercial em linguagem simples

Skills

Autonomia

Comunicação clara

Análise de dados

Tools

SQL

Pandas

scikit-learn

Jupyter

Job description

Vaga aberta de Cientista de Dados Pleno (Modelos de Propensão em Telecom). 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:

A área comercial de uma operadora quer saber a quem oferecer o quê e quando: quem tende a trocar de plano, quem aceitaria um pacote com TV, quem vai cancelar nos próximos 60 dias. Os modelos de propensão ordenam os clientes por chance de cada evento para que a campanha chame quem tem mais probabilidade, em vez de chamar todos e irritar a base.

Seu desafio é a diferença entre prever e decidir. Propensão alta de cancelar não significa que a oferta de retenção funcione: quem ia sair de qualquer jeito consome desconto à toa, e quem ia ficar de qualquer jeito também. Por isso você monta bases com janela de observação e de resposta bem separadas, evita vazamento do que ocorre depois do evento e avalia com grupo de controle para estimar ganho incremental, e não só acerto do modelo.

Os resultados são curva de ganho por decil, conversão e retenção incrementais, custo por oferta e estabilidade do modelo entre campanhas. Como pessoa plena, você entrega uma frente completa de propensão, do desenho da pergunta à entrega da lista, conversando direto com marketing e retenção.

O que você vai fazer:

• Definir com a área comercial a pergunta, o evento a prever e a janela de observação
• Montar a base de treino sem vazamento e com variáveis de uso, plano, atendimento e pagamento
• Treinar e comparar modelos de propensão com validação fora do tempo
• Avaliar ganho por decil e, quando houver grupo de controle, o ganho incremental da ação
• Calibrar as probabilidades para que a lista seja priorizada por custo e retorno
• Entregar as listas de campanha com data, versão do modelo e motivo de seleção
• Acompanhar a decaída do desempenho e propor retreino
• Explicar resultados e limites ao time comercial em linguagem simples

Requisitos:

• Modelagem supervisionada com scikit-learn e avaliação por decil e curva de ganho
• Cuidado com vazamento, janelas temporais e desbalanceamento
• SQL para montar bases de clientes com histórico de uso e contato
• Estatística para comparar grupos de campanha e de controle
• Comunicação clara de resultado e de incerteza
• Autonomia para conduzir a frente do início ao fim

Diferenciais:

• Noção de modelos de uplift
• Experiência com retenção, upsell ou venda cruzada
• Interpretação de modelos com importância de variáveis e SHAP
• Regras de contato e consentimento em campanhas
• Hábito de registrar premissas em notebooks reexecutáveis

Como é trabalhar aqui:

Vaga 100% remota, com contratação CLT, para cliente da Sylision com sede em São Paulo, SP. Cada modelo passa por revisão de outra pessoa de dados, com notebook que roda do início ao fim. As campanhas têm um calendário combinado com marketing, e o resultado de cada uma volta para a equipe como aprendizado antes da seguinte.

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
• Propensão

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