Cientista de Dados Sênior (Segmentação de Clientes em Mobilidade Urbana)

confidential; United States; Remote; USD 120,000 - 180,000; Full time

Benefits offered by this job

Ambiente colaborativo

Flexibilidade de trabalho

Conexão com times internacionais

TotalPass e Mediquo

Job summary

Sylision procura um Cientista de Dados Sênior para liderar a segmentação de clientes em mobilidade urbana. Você transformará corridas, pagamentos e cancelamentos em variáveis por cliente, selecionando técnicas de agrupamento e validando com leitura de negócio.

Você medirá estabilidade entre meses e cidades, nomeará segmentos com dados concretos e desenhará experimentos simples para medir impacto de ações segmentadas. A vaga é 100% remota e requer comunicação clara com marketing e operações.

Qualifications

• Pandas e scikit-learn no preparo de dados e na construção de modelos de agrupamento.
• SQL avançado sobre tabelas grandes de eventos.
• Estatística para comparar grupos e interpretar incerteza.
• Clareza para contar o resultado a quem não é da área de dados.
• Julgamento para dizer quando uma segmentação não vale a complexidade.

Responsibilities

• Construir a tabela de variáveis por cliente a partir de corridas, pagamentos e cancelamentos.
• Escolher e comparar métodos de agrupamento, com métrica interna e leitura de negócio.
• Testar a estabilidade dos segmentos entre meses e entre cidades.
• Nomear e descrever cada segmento com dados concretos, sem jargão.
• Desenhar o experimento que mede se a ação segmentada muda o comportamento.
• Apresentar o resultado para marketing e operações e ouvir o que muda na prática.
• Documentar o processo para que a segmentação seja refeita todo trimestre.
• Orientar pessoas do time em validação e em comunicação de resultado

Skills

Pandas

scikit-learn

SQL

Estatística

Comunicação de resultados

Julgamento

Tools

Python

Git

Jupyter

Job description

Vaga aberta de Cientista de Dados Sênior (Segmentação de Clientes em Mobilidade Urbana). 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:

O aplicativo de mobilidade tem milhões de contas e quase todas parecem iguais na tabela de corridas. Há quem pegue carro só no fim de semana, quem usa o aplicativo todo dia útil para ir ao trabalho, quem só viaja com cupom e quem sumiu depois de um aumento de preço na tarifa dinâmica. A pergunta de negócio é separar esses grupos de um jeito que a equipe de marketing e a de operações consiga usar.

Você vai transformar corridas, cancelamentos, formas de pagamento, horários e uso de cupom em variáveis por cliente, escolher o método de agrupamento e provar que os segmentos fazem sentido. Isso pede teste de estabilidade (o mesmo cliente cai no mesmo grupo em outro mês?), leitura de cada grupo em linguagem de negócio e cuidado com variáveis que dominam o resultado só por escala.

O resultado vale se as áreas mudam o que fazem: a oferta para o grupo que compra por cupom é diferente da oferta para quem usa o aplicativo em horário de pico. Você mede isso com um experimento simples, comparando um grupo que recebeu ação segmentada com um que não recebeu.

O que você vai fazer:

• Construir a tabela de variáveis por cliente a partir de corridas, pagamentos e cancelamentos
• Escolher e comparar métodos de agrupamento, com métrica interna e leitura de negócio
• Testar a estabilidade dos segmentos entre meses e entre cidades
• Nomear e descrever cada segmento com dados concretos, sem jargão
• Desenhar o experimento que mede se a ação segmentada muda o comportamento
• Apresentar o resultado para marketing e operações e ouvir o que muda na prática
• Documentar o processo para que a segmentação seja refeita todo trimestre
• Orientar pessoas do time em validação e em comunicação de resultado

Requisitos:

• Pandas e scikit-learn no preparo de dados e na construção de modelos de agrupamento
• SQL avançado sobre tabelas grandes de eventos
• Clusterização e redução de dimensão, com noção de quando cada uma falha
• Estatística para comparar grupos e interpretar incerteza
• Clareza para contar o resultado a quem não é da área de dados
• Julgamento para dizer quando uma segmentação não vale a complexidade

Diferenciais:

• Ter trabalhado com comportamento de recompra ou de abandono
• Conhecer modelos de valor do cliente ao longo do tempo
• Experiência com experimento em campo e grupo de controle
• Visualização para mostrar perfil de segmento
• Noção de privacidade e minimização de dado pessoal

Como é trabalhar aqui:

Vaga 100% remota, com contratação CLT, para cliente da Sylision com sede em São Paulo, SP. O trabalho é conduzido por perguntas de negócio, com notebooks versionados e revisados por outra pessoa antes de qualquer número ir a uma reunião. Os segmentos são acompanhados mês a mês para ver se continuam fazendo sentido. 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
• Clusterização
• Jupyter
• Git

Seus dados:

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