Analista de dados pleno | modelagem preditiva e analytics

Do que você precisa:

•Ensino superior completo em Estatística, Matemática, Ciência da Computação, Ciência de Dados, Marketing, Publicidade e Propaganda ou áreas correlatas.

•Experiência comprovada no desenvolvimento de modelos estatísticos ou de machine learning em ambiente produtivo ou aplicado a problemas de negócio.

•Domínio de Python. 

•Domínio de SQL. 

•Domínio de linguagem R.

•Conhecimento sólido de estatística aplicada: inferência, correlação, regressão, significância e desenho de testes.

•Experiência com tratamento, limpeza e validação de qualidade grandes volumes de dados.

•Capacidade de traduzir problemas de negócio em perguntas analíticas e comunicar resultados técnicos de forma didática.

•Experiência com ferramentas de visualização de dados e construção de dashboards.

Conhecimentos que te destacam:

Conhecimentos técnicos

•Modelagem preditiva aplicada a cenários de negócio.

•Aprendizado de máquina supervisionado e não supervisionado, com domínio de técnicas de classificação, regressão, clusterização e segmentação.

•Modelagem de dados e construção de bases analíticas.

•Trabalho com ambientes de nuvem e data warehouse para consulta e processamento de grandes volumes.

•Versionamento de código e boas práticas de organização de projetos analíticos.

•Desenho de indicadores e métricas de performance que sustentem decisão comercial.

•Domínio em métricas de erro e critérios de avaliação de performance de modelos de machine learning.

Experiência

•Experiencia na atuação em análise de dados, inteligência de dados ou ciência de dados.

•Vivência em projetos analíticos com interlocução direta com áreas de negócio.

Desejável:

•Pós-graduação, MBA ou mestrado em Ciência de Dados, Estatística, Economia ou áreas quantitativas.

•Experiência prévia em contextos de mídia, publicidade, audiência, marketing ou performance de campanha é fortemente valorizada.

•Experiência com mensuração de mídia: modelos de atribuição, marketing mix modeling, incrementalidade, análise de alcance e frequência.

•Conhecimento do ecossistema de AdTech e Martech.

•Desejável vivência com processamento distribuído (PySpark, Databricks) e pipelines de dados.

•Conhecimento de MLOps e de práticas de implementação de modelos em produção.

•Experiência com IA generativa e LLMs aplicados a produtos analíticos.

•Conhecimento de explicabilidade de modelos (Explainable AI).

•Conhecimento de governança de dados e LGPD aplicados a dados publicitários.

Como será seu dia a dia:

A pessoa será responsável por transformar os dados de audiência, campanha e pesquisa em modelos e análises que orientam grandes decisões. É uma posição estratégica, dentro da célula de Data Products, atuando junto com a engenharia de dados e a inteligência de dados.

Modelagem e análise avançada

•Apoiar em modelos preditivos e estatísticos aplicados à mídia, como previsão de entrega, propensão de audiência, segmentação de perfis e estimativa de resultado de campanha.

•Dar suporte a análises de incrementalidade, atribuição e testes A/B para medir o efeito real das ações de patrocínio sobre os resultados do anunciante.

•Apoiar modelos de precificação baseada em valor, relacionando o investimento do anunciante ao retorno gerado.

Produtos de dados

•Colaborar com o desenvolvimento das soluções de dados da área, apoiando a evolução dos produtos de mensuração e performance de patrocínio.

•Traduzir problemas de negócio em perguntas analíticas e definir a abordagem técnica adequada para cada caso, distinguindo quando o problema exige modelagem, automação ou processo simples de dados.

•Documentar premissas, métricas e limitações de cada modelo, garantindo reprodutibilidade e leitura correta pelos times usuários.

Entrega e comunicação

•Preparação de base analíticas em conjunto com a engenharia de dados, para treinamento de modelos de ML.

•Interlocução com times de planejamento e liderança em linguagem de negócio, com recomendações claras de ação.