Cientista de Dados Sênior (Modelos de Propensão no Setor de Energia)

Sylision; United States; A distancia; USD 31.000 - 53.000; Jornada completa

Ventajas ofrecidas por este puesto de trabajo

Ambiente colaborativo

Trabalhe de qualquer lugar

Conexão global

TotalPass e Mediquo

Team Care

Descripción de la vacante

Sylision está buscando um(a) Cientista de Dados Sênior para liderar modelos de propensão no setor de energia, com atuação 100% remota e contratação CLT ou PJ. Você definirá eventos, janela de observação, treinará modelos, e medirá ganhos incrementais com grupo de controle.

O papel envolve converter modelos em decisões com retorno financeiro, calibrar probabilidades e comunicar resultados para áreas sem formação estatística, mantendo forte colaboração com equipes comerciais e de cobrança.

Formación

• Modelagem preditiva com validação rigorosa e noção clara de vazamento.
• Causalidade aplicada: grupo de controle, viés de seleção e efeito incremental.
• Python com Pandas e scikit-learn e SQL em bases grandes.
• Estatística para planejar e analisar teste de campanha.
• Calibração de probabilidade e leitura de curva de ganho.
• Capacidade de converter modelo em decisão e em retorno financeiro.
• Comunicação com áreas sem formação estatística

Responsabilidades

• Definir o evento, a janela e a população de cada modelo com as áreas comercial e de cobrança.
• Construir a base de treino sem vazamento, com variáveis de consumo, fatura, atendimento e perfil.
• Treinar e comparar modelos, com calibração e avaliação por decil e por segmento.
• Estimar efeito incremental com grupo de controle ou modelos de uplift.
• Definir o corte de público em função de custo de contato e margem esperada.
• Desenhar e analisar o teste que valida a campanha antes de escalar.
• Comunicar o resultado e as limitações a gestores, em linguagem direta.
• Padronizar o processo de modelagem do time e orientar analistas

Conocimientos

Modelagem preditiva

Causalidade aplicada

Calibração de probabilidade

Comunicação com áreas não técnicas

Herramientas

Python

Pandas

scikit-learn

SQL

Jupyter

Git

Descripción del empleo

Vaga aberta de Cientista de Dados Sênior (Modelos de Propensão no Setor de Energia). A empresa contratante é confidencial neste anúncio, e a seleção é conduzida pela Sylision.

Nível:

senior.

Modelo de trabalho:

100% Remoto.

Contratação:

tempo integral, CLT ou PJ.

Sobre a vaga:

Em energia, propensão pode significar coisas diferentes: cliente que vai aderir à tarifa branca, à fatura digital ou à geração própria com painéis solares, que vai migrar para o mercado livre, ou que vai atrasar o pagamento no próximo ciclo. Cada ação tem custo de contato e margem diferentes. Você vai construir os modelos de propensão que dizem a quem oferecer o quê, e quando.

A parte difícil não é ajustar o algoritmo. É definir o evento certo e a janela de observação, evitar variáveis que só existem depois da decisão, medir se a ação realmente mudou o comportamento ou só alcançou quem já faria aquilo e decidir o corte do público. Propensão alta não é o mesmo que ganho com a abordagem, e esse é o ponto que separa campanha eficiente de campanha cara.

O resultado é avaliado por ganho incremental em grupo de controle, retorno por contato e estabilidade do modelo entre ciclos de faturamento.

O que você vai fazer:

• Definir o evento, a janela e a população de cada modelo com as áreas comercial e de cobrança
• Construir a base de treino sem vazamento, com variáveis de consumo, fatura, atendimento e perfil
• Treinar e comparar modelos, com calibração e avaliação por decil e por segmento
• Estimar efeito incremental com grupo de controle ou modelos de uplift
• Definir o corte de público em função de custo de contato e margem esperada
• Desenhar e analisar o teste que valida a campanha antes de escalar
• Comunicar o resultado e as limitações a gestores, em linguagem direta
• Padronizar o processo de modelagem do time e orientar analistas

Requisitos:

• Modelagem preditiva com validação rigorosa e noção clara de vazamento
• Causalidade aplicada: grupo de controle, viés de seleção e efeito incremental
• Python com Pandas e scikit-learn e SQL em bases grandes
• Estatística para planejar e analisar teste de campanha
• Calibração de probabilidade e leitura de curva de ganho
• Capacidade de converter modelo em decisão e em retorno financeiro
• Comunicação com áreas sem formação estatística

Diferenciais:

• Modelos de uplift
• Conhecimento de tarifas, geração distribuída ou mercado livre de energia
• Análise de sobrevivência para tempo até o evento
• Experiência com dados de medição inteligente
• Privacidade e consentimento no uso de dados do cliente

Como é trabalhar aqui:

Vaga 100% remota, com contratação CLT, para cliente da Sylision com sede em Minas Gerais. O trabalho exige conversar bastante com as áreas que executam a ação, porque a pergunta de negócio decide o modelo. Planos de análise e conclusões passam por revisão estatística de outra pessoa, e cada campanha termina com uma leitura registrada do que funcionou. 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

Seus dados:

tratados conforme a LGPD, com remoção a qualquer momento, a pedido.