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 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 o desenvolvimento, evolução e operacionalização de modelos avançados de machine learning para problemas de negócio de alta complexidade. Atuar em desafios de modelagem preditiva, incluindo previsão de demanda, identificação de padrões comportamentais, otimização e apoio à tomada de decisão. Estruturar abordagens robustas de experimentação, validação e monitoramento de modelos, garantindo qualidade, confiabilidade e evolução contínua das soluções. Construir pipelines analíticos escaláveis para preparação, transformação e exploração de grandes volumes de dados. Trabalhar em parceria com times multidisciplinares para transformar problemas ambíguos em soluções analíticas aplicáveis e escaláveis. Liderar discussões técnicas sobre arquitetura analítica, boas práticas de modelagem e evolução da disciplina de ciência de dados. Explorar e desenvolver soluções baseadas em IA aplicada, incluindo agentes inteligentes, automação de processos analíticos e uso de modelos generativos quando fizer sentido para o problema. Apoiar a operacionalização de soluções analíticas em produção, incluindo monitoramento, performance e governança. Comunicar recomendações, aprendizados e trade-offs técnicos de forma clara para stakeholders técnicos e de negócio. Atuar como referência técnica para o time, apoiando o desenvolvimento de outros cientistas por meio de mentorias, revisões técnicas e disseminação de conhecimento. Requisitos Necessários Experiência comprovada de 6 a 8 anos em projetos de ciência de dados. Forte domínio de estatística, machine learning e experimentação. Experiência sólida em modelagem preditiva aplicada a problemas complexos de negócio, incluindo previsão de demanda e séries temporais, com domínio de algoritmos de machine learning supervisionado como XGBoost, LightGBM e CatBoost. Proficiência em Python e SQL para análise, modelagem e manipulação de grandes volumes de dados. Experiência com ambientes cloud e ecossistemas analíticos escaláveis (BigQuery, Airflow ou similares). Capacidade de transformar problemas de negócio pouco estruturados em soluções analíticas robustas. Experiência com implantação, monitoramento e evolução de modelos em produção. Forte capacidade analítica, pensamento crítico e excelente comunicação com stakeholders técnicos e não técnicos. Noções de MLOps. Sólida vivência em versionamento de código (Git), com prática de code review, padrões de branches e integração contínua. Diferenciais Experiência com IA generativa, LLMs e desenvolvimento de agentes. Vivência com frameworks como LangChain, LangGraph, CrewAI ou similares. Experiência em varejo. Conhecimento em técnicas de visualização de dados e storytelling. Familiaridade com ferramentas de business intelligence, como Power BI. #SeleçãoSBF #vempraSBF