Cientista de Dados Pleno (Segmentação de Clientes no Setor de Energia)

confidential; United States; Remote; USD 100,000 - 150,000; Full time

Benefits offered by this job

Ambiente colaborativo

Trabalhe de qualquer lugar

Conexão global

TotalPass e Mediquo

Team Care

Contratação definida

Job summary

Sylision está com vaga de Cientista de Dados Pleno (Segmentação de Clientes no Setor de Energia) para atuação 100% remota. Contratação pode ser CLT ou PJ, com foco em desenvolvimento de segmentos estáveis para orientar ofertas e campanhas.

Você transformará dados históricos de consumo e perfil de carga em segmentos acionáveis, validando técnicas de clustering e desenhando experimentos de marketing para melhorar adesão a tarifas e campanhas.

Qualifications

• Experiência com segmentação de clientes, especialmente em setor de energia.
• Conhecimento de LGPD e privacidade de dados.
• Capacidade de traduzir modelos em decisões para non-técnicos.

Responsibilities

• Construir variáveis de consumo, perfil diário e comportamento de pagamento.
• Testar K-means, misturas e clustering hierárquico com critérios de escolha.
• Medir estabilidade de segmentos entre meses e amostras.
• Nomear e descrever cada grupo em linguagem de negócio.
• Desenhar experimentos para comparar ações por segmento e ações gerais.
• Apresentar resultados, limitações e recomendações para marketing e operação.
• Preparar rotina de recalcular segmentos e avisos de mudanças.
• Documentar o método para reprodução.

Skills

Python

Pandas

scikit-learn

SQL

Clusterização

Estatística

Tools

Jupyter

Job description

Vaga aberta de Cientista de Dados Pleno (Segmentação de Clientes no Setor de Energia). 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:

Uma distribuidora de energia trata milhões de clientes quase do mesmo jeito, mas o consumo de uma padaria, de um apartamento com ar-condicionado e de uma casa na zona rural são coisas bem diferentes. A pergunta do negócio é prática: quais grupos de clientes existem, o que os distingue e que ação faz sentido para cada um, como oferta de tarifa branca, aviso de consumo alto ou campanha de eficiência.

Você vai transformar o histórico de consumo, o perfil de carga ao longo do dia, o histórico de pagamento e as características da unidade em segmentos que as áreas conseguem usar. Isso envolve escolher variáveis com critério, testar algoritmos de agrupamento, medir a estabilidade dos grupos de um mês para o outro e checar se eles se comportam de forma diferente em resultados reais, como adesão a uma oferta.

A entrega vale se os segmentos forem compreensíveis, estáveis o bastante para a operação e úteis em experimento: uma ação dirigida ao grupo precisa trazer resposta melhor do que a mesma ação para todos.

O que você vai fazer:

• Construir variáveis de consumo, de perfil diário e de comportamento de pagamento
• Testar K-means, modelos de mistura e agrupamento hierárquico com critérios de escolha
• Medir a estabilidade dos segmentos entre meses e entre amostras
• Nomear e descrever cada grupo em linguagem de negócio
• Desenhar experimento para comparar ação por segmento e ação geral
• Apresentar resultado, limitações e recomendação para marketing e operação
• Preparar a rotina que recalcula os segmentos e avisa de mudança relevante
• Documentar o método para que outra pessoa o reproduza

Requisitos:

• Python para análise com Pandas e scikit-learn
• Métodos de agrupamento e as formas de validar sua qualidade
• Estatística para comparar grupos e avaliar um experimento
• SQL para extrair e preparar dados de consumo em grande volume
• Capacidade de traduzir um modelo em uma decisão para quem não é da área técnica
• Cuidado com dado pessoal ao cruzar fontes, em linha com a LGPD

Diferenciais:

• Conhecimento de perfil de carga e de tarifa de energia
• Projeção em duas dimensões para mostrar os grupos a quem decide
• Experiência com teste A/B em ofertas ao cliente
• Noção de séries temporais para agrupar curvas de consumo
• Projeto próprio de segmentação publicado com explicação dos achados

Como é trabalhar aqui:

Vaga 100% remota, com contratação CLT, para cliente da Sylision com sede em Minas Gerais. Os resultados são apresentados em sessões curtas com marketing e operação, e o código passa por revisão antes de a análise ir adiante. Os segmentos têm documentação própria e um responsável pela manutenção. 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
• Segmentação de clientes
• Clusterização
• scikit-learn
• Pandas
• Estatística
• SQL
• Jupyter

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