Senior Business Data Scientist

Será responsavél pelas metodologias e algoritmos que resolvem problemas reais de negócio no varejo — desenhando a solução quantitativa, traduzindo método ↔ negócio e produtizando o modelo em software escalável e reutilizável. É a figura central de execução do roadmap de BA.

Os desafios da posição serão desenhar e evoluir os algoritmos/metodologias por trás de temas como:

• PDV e carrinho preditivo (primeira entrega prioritária do roadmap);
• Sortimento (o que cada loja deve ter e como expor);
• Pricing e segmentação de clientes;
• Algoritmos logísticos e otimização (roteirização, alocação);
• Calibração de metas e remuneração variável (força de vendas);
• Tudo conectado a dados reais (Snowflake), integrado a produtos e validado com o cliente.

• Responsabilidades:

• Desenhar e desenvolver metodologias e algoritmos (ML, estatística avançada, otimização / pesquisa operacional) para problemas de negócio do varejo;
• Traduzir o método para o negócio e validar com o cliente — você é dono do método; a apresentação/venda é de Produto/CS. Em reunião de cliente você entra para validar o método, não para montar slide;
• Produtizar (MLOps): transformar o modelo de notebook em software escalável, versionado, monitorado e reutilizável, instruir front-end/engenharia e integrar ao stack (Snowflake / AWS / QuickSight);
• Ser dono da metodologia da área: padrões, documentação e reuso — reduzindo dependência de uma só pessoa;
• Mentorar e desenvolver os analistas de BA — elevar o nível técnico do time;
• Contribuir para o roadmap de BA: viabilidade técnica, esforço, priorização e sequenciamento das entregas.

• Requisitos obrigatórios:

• Formação quantitativa (Estatística, Ciência da Computação, Engenharia, Matemática/Física Aplicada, Economia ou afins);
• 5+ anos em Data Science / modelagem avançada resolvendo problemas reais de negócio (não só POC);
• Domínio de Machine Learning + estatística + otimização/pesquisa operacional;
• Python e SQL sólidos, com boas práticas de engenharia de código;
• Experiência comprovada produtizando modelos — do notebook ao software escalável em produção;
• Capacidade de traduzir método ↔ negócio com clareza para stakeholders não técnicos.

• Diferenciais:

• Varejo / CPG + trade / sortimento — experiência real com loja perfeita, planograma/ sortimento, pricing e execução de PDV;
• Produtização / MLOps — versionamento, monitoramento, feature store, CI/CD de modelos; cloud (Snowflake, AWS);
• Otimização / Pesquisa Operacional — algoritmos logísticos, otimização matemática, simulação (além de ML/estatística).