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Cientista de Dados Especialista Sênior

Ifoodcarreiras Osasco Publicada há 11 dias
Tempo Integral

Nosso modo de fazer no time

Nós, FoodLovers, temos fome de inovação e resultado. Buscamos sempre fazer o nosso melhor, pensando “fora da caixa” e atuando com agilidade e responsabilidade! Temos fome de diversidade, conhecimento e compartilhamento. Trabalhamos em um ambiente de muita versatilidade. Sabe o que promove a nossa receita especial? As pessoas! Vem fazer parte disso.

Seu Cardápio Diário

Pricing

  • Desenvolver pricing diferenciado para formatos (CPC, CPM, sponsored) e segmentos de anunciante com base em conversão e receita
  • Construir modelos de LTV de anunciantes para retenção, upsell e balanceamento de receita curto vs longo prazo
  • Desenvolver modelos de precificação de inventário dinâmico baseado em otimização de objetivos
  • Construir simuladores de cenário de novos produtos de pricing e análises exploratórias
Market Intelligence
  • Construir plataforma de inteligência de mercado para avaliação de mercado e alocação de recursos de campanhas de anunciantes
  • Criar métrica de market share de categoria, share of voice, price gap, sortimento e mix em escala para monetização com anunciantes
Consumer Behaviour
  • Modelar perfis de consumidor por frequência, ticket, preferência de categoria e sensibilidade a preço
  • Desenvolver análises de market basket para identificar cross-sell, substituição e padrões de compra conjunta
  • Construir segmentação de audiência com maior propensão de conversão por categoria e anunciante
  • Modelar resposta comportamental a estímulos de mídia: incrementalidade, atribuição multi-touch, uplift
  • Desenvolver lookalike audiences e propensity models para targeting de campanhas
  • Traduzir sinais comportamentais em features reutilizáveis para pricing, ranking e recomendação
Transversal
  • Prototipar produtos analíticos com IA generativa acelerando ciclos de exploração e validação
  • Construir e manter datasets e frameworks reutilizáveis como ativos documentados do portfólio
  • Traduzir modelos complexos em políticas claras para times comerciais, produto e liderança
  • Construir pipeline de dados para consumo e atualização de output de modelos

Ingredientes que buscamos

  • SQL avançado:Databricks/Spark em escala, criação de tabelas e pipelines
  • Python analítico:statsmodels, scikit-learn, scipy.optimize — modelagem preditiva, elasticidade, segmentação e otimização
  • Econometria & causal inference:demand estimation, A/B testing, controles sintéticos, DiD, incrementalidade
  • Otimização:programação linear/não-linear, pacing algorithms e simulação de leilão
  • Market Basket & Recommender:Apriori, FP-Growth, collaborative filtering, affinity analysis
  • Segmentação & Consumer ML:clustering, propensity modeling, lookalike audiences
  • Auction & Attribution:mecanismos de leilão (first/second price, GSP), atribuição data-driven
  • Data Visualization:relatório pivotável e dashboards claros para audiências de negócio
  • Uso de IA:prototipagem acelerada com LLMs (Claude Code, ToqanClaw, Cursor), síntese de análises e exploração de hipóteses

Para Realçar o Sabor

  • 8+ anoscombinando rigor quantitativo (econometria, otimização, causal inference) com narrativa de negócio: entrega produto de dados + contexto + recomendação, não apenas número
  • Experiência emad tech ou marketing scienceé um diferencial, junto com retail media, onde pricing de mídia, leilão e comportamento do consumidor têm impacto direto em receita
  • Entendimento demecanismos de leilão(first/second price, GSP) e seu impacto em estratégias de bid, pricing e monetização de inventário é um desafio presente no dia a dia
  • Histórico de implementação dedynamic pricing, budget pacingou modelos comportamentais em sistemas com alta frequência de decisão
  • Capacidade de traduzir análise técnica emrecomendações práticaspara times não-técnicos (comercial, produto, C-level) e para marcas anunciantes
  • Histórico de construiranálises que viraram produtosou processos recorrentes do portfólio

Localidade: OSASCO

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