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