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Sylision procura um Cientista de Dados Sênior para conduzir a segmentação de clientes em meios de pagamento, com foco em estabilidade entre meses e impacto nas ofertas. Trabalhará remotamente para um cliente da Sylision com atuação global, com método e linguagem de negócio alinhados às áreas comerciais.
A vaga exige liderança técnica em aprendizado não supervisionado, engenharia de variáveis em Python, SQL e comunicação eficaz com equipes de negócio.
Vaga aberta de Cientista de Dados Sênior (Segmentação de Clientes em Meios de Pagamento). A empresa contratante é confidencial neste anúncio, e a seleção é conduzida pela Sylision.
Uma empresa de meios de pagamento atende desde o pequeno comércio de bairro até redes com centenas de lojas, e hoje trata a maior parte dos clientes com as mesmas ofertas e a mesma régua de contato. A área comercial quer segmentos que façam sentido de negócio: quem tem potencial de crescer, quem corre risco de migrar para o concorrente e quem usa só uma fração dos produtos. Você vai construir essa segmentação a partir do comportamento de transações.
Segmentar sem cuidado produz grupos bonitos e inúteis. As variáveis têm escalas muito diferentes, os valores extremos distorcem as distâncias e os grupos mudam a cada nova rodada de treino, o que torna impossível comparar de um mês para o outro. A solução precisa de estabilidade, de nomes que o comercial entenda e de um teste mostrando que tratar cada grupo de forma diferente melhora a conversão de ofertas.
O sucesso é medido pela estabilidade dos segmentos entre meses, pela diferença de resultado entre grupos tratados de forma distinta e pelo uso real da segmentação nas campanhas. Como é uma vaga sênior, você escolhe o método e conduz a conversa com as áreas.
Vaga 100% remota, com contratação CLT, para cliente da Sylision com sede em São Paulo, SP. As análises ficam em notebooks versionados e passam por revisão de outra pessoa antes de ir ao comercial. Há uma conversa quinzenal com a área para ver como os segmentos estão sendo usados e o que mudou nos resultados.
Seus dados: tratados conforme a LGPD, com remoção a qualquer momento, a pedido.