Formação Acadêmica:
Graduação em Estatística, Matemática, Engenharia, Ciência da Computação ou áreas quantitativas correlatas. Pós-graduação (Mestrado/Doutorado) em Estatística, Econometria ou Métodos Quantitativos é um diferencial. Estatística Avançada:
Domínio de métodos estatísticos, inferência, econometria, amostragem e teste de hipóteses. Programação:
Proficiência em
Python
ou
R
para análise de dados, estatística e desenvolvimento de modelos. Bancos de Dados:
Experiência com
SQL
para manipulação e extração de dados. Experiência:
Mínimo de 4 anos de experiência comprovada como Cientista de Dados ou em função quantitativa similar. Modelagem Estatística:
Projetar, desenvolver e validar modelos estatísticos (regressão, séries temporais, modelos lineares generalizados, etc.) e algoritmos de Machine Learning para resolver problemas de negócio complexos. Análise Preditiva e Prescritiva:
Liderar análises aprofundadas usando técnicas estatísticas para previsão de tendências, segmentação de clientes, otimização de processos e avaliação de risco. Teste de Hipóteses e Experimentação (A/B Testing):
Conduzir o design de experimentos (DOE) e realizar testes A/B rigorosos, aplicando testes de significância estatística para medir o impacto e a eficácia de novas funcionalidades ou estratégias. Validação e Interpretabilidade:
Garantir a validade estatística dos modelos e resultados, focando na
interpretabilidade
para que as descobertas sejam claramente comunicadas e acionáveis para as equipes de produto e executivas. Manipulação e Limpeza de Dados:
Trabalhar com big data, realizar ETL (Extract, Transform, Load) e garantir a qualidade dos dados utilizados nas análises. Comunicação de Insights:
Traduzir resultados estatísticos complexos em narrativas de negócio claras, utilizando visualizações de dados eficazes e relatórios detalhados para stakeholders não-técnicos.
Habilidades Desejáveis Experiência com ferramentas de visualização de dados (Tableau, Power BI, Looker Studio). Familiaridade com Deep Learning e modelos de linguagem (LLMs).