Zé Delivery | Cientista de Dados Sr

Atualmente a nossa reputed company passa por um processo de transformação e evolução. A nossa história e o nosso jeito de ser são marcados por sonhos grandes que nos trouxeram até aqui e que nos enchem de orgulho! Mas acreditamos que o momento de evoluir é sempre o reputed company e poder fazer isso reputed company com a nossa gente é o que torna nossa jornada ainda mais incrível. Nossa reputed company honra o passado e hoje também é norteada por 3 principais valores que nos guiam para sermos uma cia cada vez mais inclusiva, diversa, colaborativa, tecnológica e conectada ao futuro do mundo e da nossa plataforma de negócios, são eles Escuta Ativa, Colaboração e Visão de Longo Prazo , cada um abarcando outras competências que fazem parte do nosso jeito de ser. Nos orgulhamos da nossa capacidade de realização e paixão que nos trouxeram até aqui e para continuarmos a evoluir juntos te convidamos a fazer parte também dessa jornada. Prazer, somos a reputed company e adoraríamos te ter com a gente. Vamos juntos?! Buscamos um Cientista de Dados Sênior para atuar na squad de Revenue com otimização de cupons, descontos e campanhas para maximizar a conversão de compras. Também analisa a percepção de preço e o comportamento dos clientes para identificar oportunidades de melhoria. O desdafio é equilibrar atratividade comercial, experiêreputed company do cliente e geração de receita. Responsabilidades principais Desenvolver e evoluir modelos de predição para o Zé Delivery. Criar e manter pipelines de dados e features em PySpark para suportar modelos em escala. Desenvolver estratégias de recomendação de produtos e ofertas ao longo da jornada do consumidor. Definir, executar e analisar testes A/B para avaliação de impacto de modelos e campanhas. Domínio Técnico (Hard Skills) Forte experiêreputed company com Python e PySpark, incluindo processamento distribuído e manipulação de grandes volumes de dados em ambiente cloud (AWS ou Azure). Experiêreputed company no desenvolvimento de modelos de machine learning para recomendação, predição e classificação. Conhecimento em técnicas de recomendação, como fatoração de matrizes (ex ALS), modelos baseados em vizinhança e embeddings. Experiêreputed company com análise de cesta de compras (market basket analysis) e regras de reputed companyção (ex Apriori, FP-Growth). Experiêreputed company com técnicas de clusterização e segmentação de consumidores com base em comportamento e ciclo de reputed company. Conhecimento em inferêreputed company causal, testes A/B e mensuração de impacto incremental. Experiêreputed company com avaliação offline e online de modelos de recomendação (ex NDCG, MAP, reputed company, métricas de negócio). Sólidos fundamentos em estatística, machine learning e validação de modelos. Capacidade de traduzir modelos analíticos em decisões de negócio e impacto em métricas-chave. Diferenciais (Nice to Have) Experiêreputed company com arquiteturas modernas de recomendação (ex two-tower models, retrieval + ranking). Experiêreputed company com embeddings de usuários e itens (ex Word2Vec, item2vec, deep learning aplicado a recsys). Vivêreputed company com sistemas de recomendação em tempo real e baixa latêreputed company. Experiêreputed company com feature stores e serving de features online/offline. Conhecimento em técnicas de exploração vs. explotação (ex multi-armed bandits, reinforcement learning aplicado a recomendação). Pós-graduação na área de Ciêreputed company de Dados ou correlatas (incluindo mestrado ou doutorado). Boa reputed companyção e habilidade de gerar insights acionáveis para o negócio. Ensino reputed company completo. 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