Cientista de Dados

⚽ Sobre a Oportunidade

Buscamos uma pessoa Cientista de Dados para atuar na frente estratégica de Alocação e Abastecimento no Varejo, focando em decisões de estoque orientadas por dados para reduzir ruptura/excesso e maximizar vendas e margem com alto nível de serviço. Esta posição é chave para evoluirmos a alocação como um produto analítico de ponta a ponta: do diagnóstico e modelagem ao deploy, monitoramento, aplicação de IA e mensuração de impacto, atuando em parceria contínua com Produto, Engenharia/MLE, Planning, Logística e Negócio.

🏉 Principais Responsabilidades:

• Liderar de ponta a ponta iniciativas de Ciência de Dados para alocação/abastecimento no varejo, do problema de negócio ao impacto em produção.
• Desenvolver, validar e evoluir modelos e análises no ciclo de vida completo (exploração → deploy → monitoramento), abrangendo forecast, propensão, detecção de anomalias, clusterização e otimização de estoque/demanda.
• Definir e acompanhar métricas de sucesso (técnicas e de negócio), garantindo observabilidade, monitoramento e logs dos modelos em produção.
• Traduzir achados analíticos complexos em recomendações acionáveis em squads e quartetos multidisciplinares (Produto, Engenharia, Negócio e Design).
• Garantir governança, rastreabilidade e clareza de premissas/limites das soluções, mantendo documentação técnica atualizada.
• Atuar como referência técnica e mentor(a) de cientistas de dados mais juniores, realizando revisões de código (code review) e orientando boas práticas de desenvolvimento.

🏀 Requisitos:

• Experiência sólida em Ciência de Dados aplicada com histórico comprovado de entregas em produção e impacto mensurável de negócio.
• Domínio de Python e SQL para modelagem, feature engineering e pipelines analíticos.
• Prática sólida em versionamento de código (Git) e processos de code review em ambientes colaborativos.
• Base forte em estatística aplicada (validação de hipóteses, métricas de modelo, tratamento de vieses e experimentação).
• Capacidade comprovada de transformar problemas de negócio pouco estruturados em soluções técnicas robustas com trade-offs claros.
• Excelente comunicação e autonomia para atuar como referência técnica com públicos técnicos e executivos/não técnicos.

🤸 Diferenciais:

• Vivência no segmento de varejo, gestão de estoque, alocação ou ecossistemas omnichannel.
• Domínio prático de IA/ML aplicado em produção (forecast, otimização, recomendação) e noções de MLOps, observabilidade e ambientes Cloud (GCP).
• Experiência no uso de IA Generativa / LLMs para explicabilidade e assistentes inteligentes (ex.: RAG, agentes e guardrails).
• Vivência na construção de soluções de explicação e decisão de estoque (ex.: uso de SHAP/feature importance para justificar movimentações, monitoramento de drift, uso de variáveis externas e segmentação produto × loja).