CIENTISTA DE DADOS PL I

Principais Responsabilidades e Atribuições

• Preparação e Tratamento de Dados: Realizar a higienização, estruturação e preparação básica de grandes volumes de dados provenientes de diferentes fontes.
• Análise Exploratória (EDA): Executar análises exploratórias de dados para identificar padrões, tendências, comportamentos e oportunidades de negócio.
• Modelagem Estatística e Preditiva: Desenvolver, validar e colocar em produção modelos estatísticos e algorítmicos.
• Business Intelligence & Reporting: Criar e manter relatórios gerenciais e dashboards dinâmicos para acompanhamento de métricas e KPIs.
• Segmentação e Campanhas: Aplicar técnicas e metodologias para segmentação de públicos e mensuração do impacto/resultado de campanhas de marketing e vendas.
• Interface com Clientes/Stakeholders: Eventualmente interagir com clientes internos ou externos para entendimento de necessidades, alinhamento de entregas e apresentação de resultados analíticos.

Requisitos e Experiência

• Experiência Profissional: Mínimo de 2 anos de atuação efetiva no mercado como profissional de dados (não será contabilizado tempo de estágio).
• Modelagem Preditiva: Experiência prévia no desenvolvimento e aplicação de modelos preditivos.
• Técnicas de Negócio: Conhecimento em métodos de segmentação de públicos e metodologias para mensuração de performance de campanhas.

Requisitos Técnicos (Hard Skills)

• Linguagens de Programação: Domínio de Python ou R para análise de dados e construção de modelos estatísticos.
• Bancos de Dados: Domínio de SQL em bom nível para consulta, extração e manipulação de dados.
• Ferramentas Complementares: Bons conhecimentos em Excel e PowerPoint (para estruturação de apresentações e data storytelling).

Perfil e Habilidades Comportamentais (Soft Skills)

• Trabalho em Equipe: Facilidade para colaborar com times multidisciplinares, respeitando e integrando diferentes repertórios técnicos e de negócio.
• Autonomia e Proatividade: Iniciativa e capacidade de autogerenciamento para conduzir suas entregas de forma independente.
• Perfil Analítico: Foco elevado, atenção aos detalhes, concentração e forte capacidade crítica para resolução de problemas.

Diferenciais

• Vivência profissional em empresas de grande porte.
• Experiência prática na construção de modelos preditivos voltados para Churn (retenção/prevenção de evasão) e Cross-sell (venda cruzada).

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