Cientista de Dados Sênior (Testes A/B em Meios de Pagamento)

confidential; United States; Remote; USD 140,000 - 210,000; Full time

Benefits offered by this job

Trabalho remoto 100%

Ambiente de trabalho colaborativo

Flexibilidade de horário

Job summary

Sylision está contratando um Cientista de Dados Sênior para atuar em testes A/B em meios de pagamento. O papel envolve desenhar, analisar e interpretar experimentos que impactam aprovação, fraude, experiência do usuário e chargebacks, com foco em torná-los mais eficientes e confiáveis.

Você trabalhará 100% remoto, com contratação CLT ou PJ, contribuindo para estratégias de pagamento em um ambiente global. Será essencial traduzir hipóteses em métricas, planejar amostras, e reportar resultados com

Qualifications

• Experiência com testes A/B ponta a ponta em produtos de pagamento.
• Forte domínio de estatística frequentista e bayesiana.
• Capacidade de planejar tamanhos de amostra, duração e olhar sequencial.
• Comunicação clara com equipes de produto e risco.

Responsibilities

• Traduzir hipóteses de produto em métricas primárias e critérios de decisão.
• Escolher unidade de aleatorização e desenho experimental para minimizar contaminação.
• Calcular tamanho de amostra e duração considerando sazonalidade e feriados.
• Verificar qualidade do experimento: balanceamento, registro e potência estatística.
• Aplicar técnicas para reduzir variância e tratar olhar sequencial.
• Analisar efeitos por segmento (adquirente, bandeira, ticket) sem subgrupos tendenciosos.
• Incorporar métricas de maturação lenta (chargeback) na decisão final.
• Registrar cada experimento com hipótese, resultado e decisão.

Skills

A/B testing design

Análise estatística

Comunicação com produto e risco

Power analysis e amostra

Education

Diploma em Ciência de Dados/Estatística/CS

Tools

Python

SQL

Pandas

scikit-learn

Jupyter

Git

Job description

Vaga aberta de Cientista de Dados Sênior (Testes A/B em Meios de Pagamento). 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 meios de pagamento, uma mudança no checkout, na regra de aprovação ou no desenho de cobrança afeta receita, fraude e experiência ao mesmo tempo. Você vai desenhar e analisar testes A/B para esses produtos: de quanto é o aumento de aprovação quando se muda a ordem de tentativas ao adquirente, qual é o efeito de um novo fluxo de autenticação sobre a conversão e sobre o chargeback.

O desafio está nos detalhes. A métrica principal, a aprovação, convive com métricas de proteção, como fraude e atrito, e o chargeback só aparece semanas depois. A unidade de aleatorização pode ser o usuário, o cartão ou o lojista, e a escolha errada gera contaminação. O tamanho de amostra precisa ser planejado e olhar o resultado todos os dias sem correção infla falsos positivos. O sucesso se mede em decisões de lançamento corretas, em testes bem dimensionados e em poucos reversos após o lançamento.

O que você vai fazer:

• Traduzir a hipótese de produto em métrica primária, métricas de proteção e critério de decisão antes do teste
• Escolher a unidade de aleatorização e o desenho para limitar contaminação entre grupos
• Calcular tamanho de amostra e duração, considerando sazonalidade do dia do mês e de feriados
• Verificar a qualidade do experimento: razão de amostras, balanceamento e falhas de registro
• Aplicar métodos que reduzem variância e tratar olhar sequencial dos resultados com rigor
• Analisar efeito por segmento de adquirente, de bandeira e de ticket sem pescar subgrupos
• Esperar e incorporar métricas de maturação lenta, como chargeback, na decisão final
• Registrar cada experimento num repositório, com hipótese, resultado e decisão

Requisitos:

• Teste A/B de ponta a ponta: hipótese, poder, aleatorização, análise e decisão
• Estatística frequentista e bayesiana, com noção de testes sequenciais
• Redução de variância, múltiplas comparações e análise de métricas de razão
• Python e SQL para análise e para checagens de qualidade do experimento
• Compreensão de fluxos de pagamento, ou capacidade de aprendê-los rápido
• Comunicação com produto e risco sobre o que um resultado permite concluir

Diferenciais:

• Ter conduzido experimentos em produtos de pagamento ou de marketplace
• Experiência com bandits para escolha de rota de aprovação
• Prática com plataformas internas de experimentação
• Conhecimento de inferência causal quando o teste sorteado não é possível

Como é trabalhar aqui:

Vaga 100% remota, com contratação CLT, para cliente da Sylision com sede em São Paulo, SP. Nenhum experimento sobe sem um plano de análise escrito e revisado por outra pessoa. O repositório de experimentos é consultado antes de propor um novo teste, para não repetir o que já foi respondido.

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.