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Cientista de Dados Sênior
Brasilseg —São Paulo, SP
- Ciência da Computação
- Doutorado
- Mestrado
- Participação nos lucros
- Vale-transporte
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1FBF: Lider de Arquitetura de Solução Funcional/Processo - ID 615
mazzatech —São Paulo, SP
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- Espanhol
- Gestão
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- Espanhol
- Ciência da Computação
- Participação nos lucros
- Assistência médica
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- Modelo Híbrido
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Jedis Tecnologia —Belo Horizonte, MG
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Mitarbeiter:in im Engineeringteam mit Schwerpunkt Konstruktion
Voestalpine AG —Município de Dois Lajeados, RS
- CAD
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Cientista de Dados Sênior

Brasilseg -
São Paulo, SP

Candidate-se Agora

Detalhes da vaga

Há 10 dias

Benefícios

Participação nos lucros
Vale-refeição
Vale-transporte
Previdência privada
Vale-alimentação
Seguro de vida
Auxílio-creche

Qualificações

Estatística
Ciência da Computação
Doutorado
NumPy
Certificação AWS
Matemática
Mestrado
SQL
Pandas
AWS
Machine Learning
Unity
APIs
S3
Apache
Python

Descrição completa da vaga

O que estará sobre seus cuidados:

Atuar no time de Analytics & Data Science, desenvolvendo modelos estatísticos e de machine learning para suportar decisões comerciais, otimizar canais de venda, aumentar conversão, retenção e crescimento da carteira, com rigor científico, experimentação controlada e modelos em produção em larga escala.

Responsabilidades e atribuições

O que é importante você ter?

Construir modelos de Next Best Action para recomendar produto, canal e momento ideais — aumentando cross-sell na base e conversão nos canais digitais.
Desenvolver modelos de churn usando histórico comportamental e de apólices, antecipando risco de cancelamento e acionando retenção personalizada.
Entregar modelos de propensão de compra para score de leads e base ativa, priorizando clientes por probabilidade de contratação — direcionando atuação comercial e digital.
Gerar segmentações comportamentais e econômicas para personalizar comunicação, ofertas e pricing por perfil.
Aplicar uplift modeling para medir impacto incremental de campanhas, focando onde há mudança real de comportamento e reduzindo desperdício de budget.
Desenhar e analisar testes A/B e RCTs para medir impacto causal de vendas, campanhas e mudanças de jornada — garantindo decisões baseadas em evidência.
Construir Marketing Mix Modeling (MMM) e atribuição multicanal para medir ROI por canal e otimizar alocação de budget com base em incrementalidade.
Avaliar políticas sem RCT com métodos causais, estimando impacto de mudanças como pricing por região.
Modelar LTV preditivo por cliente/segmento, orientando investimento em aquisição e retenção e suportando a lógica CAC vs. LTV.
Construir e manter pipelines de MLOps no Databricks, garantindo estabilidade e performance dos modelos em produção.
Traduzir análises em recomendações executivas claras, conectando métricas estatísticas a decisões de negócio.

Requisitos e qualificações

Superior Completo (Estatística, Matemática, Engenharia, Ciência da Computação ou afins)
Domínio avançado de Python (pandas, numpy, scikit-learn) e SQL.
Experiência produtiva com Apache Spark / PySpark / Databricks / SparkML
Vivência com AWS (S3, Glue, SageMaker, Lambda ou similares) em ambiente de dados em escala.
Conhecimento sólido em MLflow: tracking, model registry, aliases champion/challenger, Unity Catalog, nested runs, custom metrics e artifacts.
Experiência com Feature Store do Databricks (offline e online tables, Unity Catalog, point-in-time correctness, on-demand features e streaming features).
Domínio de MLOps: ciclo dev/test/prod, Databricks Asset Bundles (DABs), model serving endpoints, testes (unit e integration) em notebooks, retraining automatizado com detecção de data drift e performance degradation.
Inferência em batch, real-time e streaming (incluindo Delta Live Tables) e deploy de modelos em endpoints.
Capacidade de formular problemas de negócio como problemas estatísticos / de ML bem definidos.

Diferenciais
Experiência prévia no setor financeiro, seguros ou atuarial.
Mestrado ou Doutorado em Estatística, Econometria, Matemática, Ciências Atuariais ou áreas quantitativas.
Conhecimento avançado em causal inference: DiD, RDD, variáveis instrumentais (IV), propensity score; experiência com estudos observacionais e experimentos clínicos/quase-experimentais.
Distributed training e distributed hyperparameter tuning: pandas Function APIs / UDFs, Optuna + MLflow, Ray, e noções de vertical vs. horizontal scaling para ML workloads.
Lakehouse Monitoring: drift detection, testes estatísticos, time series e snapshot tables, custom metrics e alerting.
Delta Live Tables e pipelines de streaming; custom PyFunc models, REST API e MLflow Deployments SDK.

Informações adicionais

Como Cuidamos de você:

Benefícios:

Seguro Saúde;
Seguro Odontológico;
Seguro Decesso;
Vale Transporte
Vale Refeição;
Vale Alimentação;
13ª Cesta de Alimentação;
Seguro de Vida em Grupo;
Plano de Previdência Privada;
Auxílio Creche e/ou Babá;
Participação nos Lucros e Resultados (PLR);
Gympass;
Day off para comemorar seu aniversário;
Universidade Corporativa com mais 500 cursos;
Programa de Saúde Integrada: mental, social, financeira e física.

Onde ficamos?

Nossa sede fica localizada na zona sul de São Paulo, próximo a estação de trem Morumbi (linha 9 – Esmeralda), na região do bairro Chácara Santo Antônio.

Somos a Brasilseg, uma empresa BB Seguros, holding que concentra os negócios de seguridade do Banco do Brasil. Atuamos nos ramos de Vida, Habitacional, Rural e Massificados (Residencial, Empresarial, Condomínio e Máquinas e Equipamentos), sendo a seguradora líder nacional nos ramos em que atua. Mais de 2.100 colaboradores, distribuídos entre São Paulo (Sede), Franca (Central de Relacionamento e Negócios) e outros estados (time Comercial) formam um time especialista em cuidar que trabalha todos os dias para trazer soluções simples, ágeis e convenientes, cuidando de pessoas e protegendo o que é valioso para elas, em todos os momentos de suas vidas.

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