Cientista de Dados Pleno (Previsão de Receita no E-commerce)

Sylision; United States; Remote; USD 110,000 - 150,000; Full time

Benefits offered by this job

Trabalhe de qualquer lugar

Flexibilidade de horário

Apoio à saúde

Ambiente colaborativo

Job summary

A posição de Cientista de Dados Pleno (Previsão de Receita no E-commerce) é 100% remota. A empresa contratante é confidencial neste anúncio; a seleção é conduzida pela Sylision.

Você vai trabalhar com previsão de receita por canal e categoria, criar variáveis de calendário, preço e estoque e comparar modelos. O papel exige produzir intervalos de previsão com cobertura, avaliar erro por horizonte e comunicar as hipóteses ao time financeiro.

Qualifications

• Conhecimento avançado em séries temporais e previsão.
• Experiência com validação de modelos através de janelas móveis.
• Capacidade de comunicar incerteza e justificar escolhas com dados.

Responsibilities

• Preparar séries de receita por canal e categoria.
• Construir variáveis de calendário, preço e estoque.
• Comparar modelos estatísticos e de aprendizado de máquina com validação por janela móvel.
• Produzir intervalos de previsão e testar a cobertura.
• Medir erro por horizonte e por categoria, com viés acumulado.
• Explicar hipóteses de previsão ao financeiro.
• Reavaliar o modelo após datas sazonais.
• Registrar decisões tomadas com base nos números.

Skills

Time series stats

Python

Pandas

Model validation

Tools

Python

Pandas

scikit-learn

SQL

Jupyter

Git

Job description

Vaga aberta de Cientista de Dados Pleno (Previsão de Receita no E-commerce). 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 previsão de receita de um comércio eletrônico alimenta compras de estoque, meta de mídia e fechamento financeiro do mês. A série é difícil: sazonalidade semanal, picos de Black Friday e Dia das Mães, promoções que deslocam a demanda de uma semana para outra, ruptura de estoque que esconde venda perdida. Você vai construir a previsão de receita por canal e por categoria.

O que mais pesa é saber quanto confiar. Uma previsão sem faixa de incerteza leva o time financeiro a decidir como se o número fosse certo. Por isso o trabalho inclui intervalos de previsão, comparação com um critério simples de referência e análise do erro por categoria, para que o time saiba onde a previsão é fraca.

Mede-se com erro percentual por horizonte, viés acumulado do mês e a decisão que o modelo muda: quanto de compra ou de mídia foi ajustado por causa dele.

O que você vai fazer

• Preparar as séries de receita por canal e categoria, tratando ruptura e promoção
• Construir variáveis de calendário, preço, campanha e estoque
• Comparar modelos estatísticos e de aprendizado com validação por janelas móveis
• Produzir intervalos de previsão e testar a cobertura deles
• Medir o erro por horizonte e por categoria, com viés acumulado
• Explicar ao financeiro as hipóteses de cada previsão
• Reavaliar o modelo depois de cada data sazonal grande
• Registrar as decisões tomadas com base nos números

Requisitos

• Estatística de séries temporais e validação com janelas móveis
• Modelagem com Python, Pandas e scikit-learn
• SQL para montar as séries a partir de vendas e estoque
• Métricas de erro de previsão e leitura de viés
• Tratamento de eventos extremos e de dado censurado por ruptura
• Comunicação de incerteza para quem decide

Diferenciais

• Ter usado modelos hierárquicos de previsão
• Noção de elasticidade de preço
• Experiência com calendário de varejo e sazonalidade
• Conhecer previsão probabilística
• Familiaridade com ferramentas de planejamento financeiro

Como é trabalhar aqui

Vaga 100% remota, com contratação CLT, para cliente da Sylision com sede em São Paulo, SP. Cada previsão entra em revisão com o financeiro antes de virar meta, e o erro é publicado depois do fechamento, sem enfeite. O trabalho tem ciclo mensal e reuniões extras antes das datas sazonais. 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
• Séries temporais
• Jupyter
• Git

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