No Grupo SBF, reunimos duas grandes forças do esporte no Brasil: a Centauro, maior varejista esportiva multimarcas da América Latina, e a Fisia, distribuidora oficial da Nike no país.Queremos ser referência em esporte no Brasil e construir um futuro em que cada experiência com o esporte inspire, motive e transforme.E aí, que tal vestir essa camisa com a gente?Buscamos uma pessoa Cientista de Dados (DS4) para atuar na frente de Alocação/Abastecimento em varejo, com foco em decisão de estoque orientada por dados (reduzir ruptura/excesso e aumentar venda/margem com nível de serviço). Essa posição é estratégica para evoluirmos a alocação como produto: vai do diagnóstico e modelagem até deploy, monitoramento, IA aplicada à decisão e mensuração de impacto, atuando em parceria com Produto, Engenharia/MLE, Planning, Logística e Negócio.Principais Responsabilidades Liderar (ponta a ponta) iniciativas de Ciência de Dados paraalocação/abastecimentono varejo, do problema ao impacto em produção. Desenvolver, validar e evoluir em todo ciclo de vida (exploração → deploy → monitoramento)modelos e análises(forecast, propensão, anomalias, clusterização, otimização) para decisões de estoque e demanda. Definir e acompanharmétricas de sucesso(modelo + negócio) e garantirmonitoramento,logs/observabilidade. Traduzir achados emrecomendação acionávele atuar em squad/quarteto multidisciplinar (produto, engenharia, negócio, dados e design). Garantirclareza de premissas e limitesdas soluções (dados, regras e critérios), com documentação e governança para adoção e manutenção. Mentorar cientistas mais júnior com rigor técnico (revisão de abordagem, boas práticas e desenvolvimento). Manter a documentação dos sistemas/modelos/dados atualizada e relevante, garantindo rastreabilidade e seguindo boas práticas de versionamento, code review e reprodutibilidade.Requisitos Necessários Experiência sólida emCiência de Dados aplicadacom entregas em produção e impacto mensurável. Domínio de Python e SQL(modelagem, feature engineering, pipelines analíticos), com prática deGit/versionamentoerevisão de código (code review)em fluxo colaborativo. Base forte emestatística aplicada(validação, métricas, vieses, experimentação quando aplicável). Capacidade de transformar problema de negócio em solução técnica (trade-offs claros, foco em valor). Boa comunicação e autonomia para atuar como referência técnica em iniciativas multiárea com público técnico e não técnico. Diferenciais Experiência emvarejo / estoque / alocação / omnichannel. Domínio prático deIA/MLaplicado (da modelagem à operação):forecast ,propensão ,anomalias ,clusterização/segmentação ,otimização ,recomendação e noções de MLOps/observabilidade, pipelines e ambientes cloud (GCP). Experiência comGenAI/LLMspara explicabilidade/assistentes (ex.: RAG, agentes, geração de explicações e recomendações com guardrails). Ter construído soluções dedecisão e explicação, como:Explicar políticas e movimentações de estoque (por que decidiu X) comfeature importance/SHAPe narrativas. Monitoramento + alertas(drift, performance, ruptura/excesso recorrente, mudança de padrão produto×loja, lead time real). Uso devariáveis externas(clima, eventos, datas comerciais, economia) como features/contexto. Segmentaçãointeligente epriorização produto×lojacom base em comportamento real.#SeleçãoSBF #vempraSBF