Formação em Estatística, Eng. de Produção, Economia, Matemática, Ciência de Dados ou áreas afins.Experiência em Analytics aplicado a Varejo, CPG, Trade e/ou Retail Media.Sólido domínio de estatística e probabilidade (testes t/², IC, p-valor, power, comparações múltiplas).Experiência com regressões (OLS/GLM), ANOVA e experimentos/quase-experimentos.Proficiência em Python (pandas, numpy, scipy, statsmodels, scikit-learn) e SQL.Uso de Tableau ou Power BI para storytelling executivo.Capacidade de explicar R², significância e causalidade para públicos não técnicos.Modelagem & MétodosConduzir análises estatísticas (correlação, regressão linear/múltipla, regularizações, ANOVA/ANCOVA) para explicar variações em vendas, margem e competitividade.Estruturar experimentos e quase-experimentos (A/B, diff-in-diff, event study, synthetic control) para medir impacto incremental de ações de Trade e Retail Media.Desenvolver modelos de marketing mix (MMM) e séries temporais para projeções e decomposição de impacto.Aplicar métodos causais para distinguir incremento de canibalização.Medições & IndicadoresDefinir e manter taxonomia de métricas (OTS/LTS, alcance, frequência, share, compliance, ROAS/ROI, elasticidades).Criar dashboards executivos (Tableau/Power BI) com storytelling voltado à diretoria.Dados & EngenhariaEspecificar e validar camadas de dados com TI (SQL limpo e versionado).Desenvolver notebooks em Python (pandas, numpy, scipy, statsmodels, scikit-learn) com reprodutibilidade e boas práticas de versionamento.Insights & Go-to-MarketTraduzir análises em recomendações acionáveis: alocação de verba, priorização de canais, otimização de sortimento, precificação, promoções e planos de teste.Governança & QualidadePadronizar métricas, definições e janelas de análise.Assegurar documentação, versionamento e QA (checks, testes de robustez/sensibilidade).