Cientista de Dados Sênior (Inteligência Comercial) – Americanas SA – Rio de Janeiro

Responsabilidades e atribuições
Nesse time, você terá a oportunidade de:

Desenvolver modelos analíticos e preditivos para apoiar decisões relacionadas a pricing, sortimento, modulação, promoções e exposição de produtos;
Identificar oportunidades de crescimento por meio da análise da performance dos produtos, categorias, canais e regiões;
Aplicar técnicas de machine learning, estatística e segmentação para otimizar decisões comerciais e aumentar receita, margem e conversão;
Construir estudos de potencial de venda, canibalização, substituição de produtos, elasticidade e impacto de alavancas comerciais;
Desenvolver frameworks de recomendação para apoio à definição de mix, modulação, priorização de sortimento e exposição de produtos;
Traduzir dados complexos em insights acionáveis para lideranças e áreas de negócio, influenciando decisões estratégicas;
Estruturar métricas, indicadores e metodologias que permitam monitorar resultados e capturar oportunidades de melhoria contínua;
Garantir a evolução dos modelos analíticos em produção, acompanhando performance, estabilidade e geração de valor para o negócio.

Requisitos e qualificações
O que esperamos de você para essa vaga:

Experiência sólida em Ciência de Dados aplicada a problemas de negócio;
Conhecimento avançado em estatística, modelagem preditiva e machine learning;
Domínio de Python para análise, manipulação de dados e desenvolvimento de modelos analíticos;
Domínio de SQL para extração, transformação e exploração de grandes volumes de dados;
Experiência na construção e interpretação de testes, experimentos e análises de impacto;
Conhecimento em técnicas de clusterização, segmentação, previsão e otimização;
Experiência com ferramentas de visualização de dados e construção de dashboards executivos;
Capacidade de traduzir análises complexas em recomendações claras para áreas de negócio;
Conhecimento de problemas típicos de varejo, como precificação, promoções, sortimento, abastecimento, ruptura e comportamento de compra;
Familiaridade com Inteligência Artificial e técnicas modernas de Analytics aplicadas ao varejo.

Será um diferencial, caso você conheça:

Técnicas de recomendação de produtos, otimização de sortimento e planejamento comercial;
Ambientes cloud e plataformas de dados como Databricks, BigQuery, Azure ou equivalentes;
Modelos de elasticidade de preço, demanda e previsão de vendas;
Boas práticas de MLOps, incluindo versionamento, automação, monitoramento e implantação de modelos;
Métodos causais (uplift modeling, causal inference, experimentação e testes A/B);
Operação de varejo omnichannel e indicadores de performance comercial.

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