Cientista de Dados Pleno; Modelos de Propensão no Mercado Imobiliário

Vaga aberta de Cientista de Dados Pleno (Modelos de Propensão no Mercado Imobiliário). A empresa contratante é confidencial neste anúncio, e a seleção é conduzida pela Sylision.

Nível: pleno.

Modelo de trabalho: 100% Remoto.

Contratação: tempo integral, CLT ou PJ.

Cada lead de imóvel passa por etapas: primeiro contato, visita, proposta, assinatura. O time comercial tem poucas horas por dia e precisa saber quem merece a próxima ligação. Você vai construir modelos de propensão que estimam a chance de o lead marcar visita, fazer proposta e fechar, para ordenar a fila de atendimento dos corretores.

O risco principal é vazamento de informação. Campos preenchidos depois do fechamento, como a data de assinatura ou o corretor responsável final, fazem o modelo parecer excelente no treino e inútil no dia a dia. Outro ponto é a calibração: se o modelo diz 30%, cerca de 30% daqueles leads precisam mesmo fechar, senão a priorização da equipe perde o sentido.

O resultado se mede em experimento: metade da equipe segue a fila do modelo e a outra segue o critério atual, comparando visitas marcadas e propostas por hora de atendimento.

• Definir com a área comercial o evento a prever e a janela de observação
• Montar o conjunto de treino em SQL com corte temporal, sem vazamento
• Treinar e comparar modelos de classificação com validação por período
• Calibrar as probabilidades e conferir a curva de calibração por faixa
• Desenhar o experimento que compara a fila do modelo com a fila atual
• Medir ganho em visitas e propostas, com intervalo de confiança
• Apresentar o resultado e as limitações em linguagem de negócio

• Estatística aplicada: testes de hipótese, intervalos de confiança e viés de seleção em dados de funil
• Modelagem supervisionada com scikit-learn e validação temporal
• SQL para montar conjuntos de dados a partir de várias tabelas
• Identificar vazamento de dados e explicar como evitá-lo
• Python e Pandas com notebooks organizados e reproduzíveis
• Comunicar incerteza sem esconder o número

• Ter trabalhado com funil comercial ou lead scoring
• Conhecer modelos de uplift ou inferência causal
• Noção de explicabilidade com valores de SHAP
• Ter conduzido teste A/B com amostra pequena
• Familiaridade com dados de CRM

Vaga 100% remota, com contratação CLT, para cliente da Sylision com sede em São Paulo, SP. O trabalho é de análise com revisão: cada modelo passa por leitura crítica de outra pessoa de dados antes de ir para o comercial. O acompanhamento é por painel de visitas e propostas, revisto todo mês com a liderança comercial. Na candidatura, informe a sua pretensão salarial.

• Ambiente colaborativo, com senso de comunidade e conquistas celebradas em equipe
• Trabalhe de qualquer lugar, com liberdade e flexibilidade
• Conexão global: convivência com times de diferentes países e culturas
• Apoio à saúde física com Total Pass e Mediquo
• Cuidado com a saúde mental pelo programa Team Care
• Contratação e jornada definidas com a empresa contratante

• Python
• Pandas
• scikit-learn
• SQL
• Estatística
• Calibração
• Jupyter
• Git

tratados conforme a LGPD, com remoção a qualquer momento, a pedido.