Atribuições

(foco em estatística e modelagem) pj – presencial. Residir em são paulo e região. Graduação em estatística, matemática, engenharia, ciência da computação ou áreas quantitativas correlatas. Pós-graduação (mestrado/doutorado) em estatística, econometria ou métodos quantitativos é um diferencial. Estatística avançada: Domínio de métodos estatísticos inferência, econometria, amostragem e teste de hipóteses. Programação: Proficiência em python ou r para análise de dados, estatística e desenvolvimento de modelos. Bancos de dados: Experiência com sql para manipulação e extração de dados. Experiência de até experiência comprovada como cientista de dados ou em função quantitativa similar diferencial: Experiência com ferramentas de visualização de dados (tableau, power bi, looker studio). Familiaridade com deep learning e modelos de linguagem(llms) atividades modelagem estatística: Projetar, desenvolver e validar modelos estatísticos (regressão, séries temporais, modelos lineares generalizados, etc.) e algoritmos de machine learning para resolver problemas de negócio complexos. Análise preditiva e prescritiva: Liderar análises aprofundadas usando técnicas estatísticas para previsão de tendências, segmentação de clientes, otimização de processos e avaliação de risco. Teste de hipóteses e experimentação (a/b testing): Conduzir o design de experimentos (doe) e realizar testes a/b rigorosos, aplicando testes de significância estatística para medir o impacto e a eficácia de novas funcionalidades ou estratégias. Validação e interpretabilidade: Garantir a validade estatística dos modelos e resultados, focando na interpretabilidade para que as descobertas sejam claramente comunicadas e acionáveis para as equipes de produto e executivas. Manipulação e limpeza de dados: Trabalhar com big data, realizar etl (extract, transform, load) e garantir a qualidade dos dados utilizados nas análises. Comunicação de insights: