Cientista de Dados (Data Scientist)

Cientista de Dados (Machine Learning — Churn & Retenção)

Procuramos um(a) **Cientista de Dados Sénior** para integrar um projeto estratégico de elevado impacto na área analítica em **São Paulo - SP**( BRAZIL) modelo Híbrido.

Esta posição atua diretamente no desenvolvimento, validação e colocação em produção de modelos preditivos avançados, focados na otimização da base de clientes e apoio à tomada de decisão executiva.

Principais Responsabilidades:

Modelagem Preditiva:** Desenvolver, otimizar e evoluir modelos preditivos focados em *churn*, retenção e propensão de consumo.

Algoritmos de ML:** Construir e calibrar modelos avançados de Machine Learning, com foco prático em **Random Forest** e **XGBoost**.

Interpretabilidade:** Explicar o comportamento das previsões às áreas de negócio utilizando **SHAP** e **Feature Importance**.

Deploy & Monitorização:** Implementar modelos em ambiente produtivo Cloud e acompanhar a performance contínua e métricas de desvio (*drift*).

Visão Estratégica:** Traduzir grandes volumes de dados complexos em recomendações acionáveis para líderes e diretores.

Requisitos Obrigatórios:

Stack Principal:** Domínio avançado de **Python** e **SQL**.

Machine Learning Prático:** Experiência comprovada na aplicação de **Random Forest** e **XGBoost** em cenários reais.

Casos de Uso de Negócio:** Vivência sólida no desenvolvimento de projetos analíticos direcionados a *churn*, retenção e propensão.

Ambiente Cloud:** Experiência prática em infraestruturas e ambientes de nuvem.

Ferramentas:** Domínio de **Excel Avançado** e forte capacidade de documentação analítica.

Diferenciadores:

Experiência no segmento de **Telecomunicações

Conhecimento prático em plataformas Cloud (**AWS**, **Azure**, **Oracle Cloud**).

Vivência em ecossistemas de Big Data & Analytics (**Apache Spark**, **Databricks**, **SAS**, **Tableau**).

Condições da Oportunidade:

Modelo de Trabalho:** Híbrido (São Paulo - SP).

Tipo de oferta: Full-time

Pagamento: 1 900,00€ - 2 500,00€ por mês

Localização do trabalho: Remoto