Cientista de Dados Pleno; Modelos de Atribuição na Saúde

Vaga aberta de Cientista de Dados Pleno (Modelos de Atribuição na Saúde). 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.

Uma empresa de saúde digital investe em canais diferentes para trazer pacientes a consultas, exames e planos: busca paga, redes sociais, parceiros, indicação, e-mail. Cada canal reivindica o mesmo agendamento, e a soma das conversões que as plataformas relatam passa do total real. A diretoria quer saber para onde mover o próximo real, e a resposta depende de como o crédito é dividido.

Você vai construir e comparar modelos de atribuição: último clique, linear, por posição, baseados em dados e, quando a base permitir, modelos de incrementalidade com grupo de controle. O ponto delicado é que o percurso do paciente é fragmentado, cruza aparelhos e muitas vezes termina por telefone ou em clínica, fora de qualquer rastro digital.

Outro cuidado é ético e legal: o consentimento do paciente restringe o que pode ser ligado a quem. O trabalho termina em recomendação de orçamento por canal, com intervalo de incerteza claro, e em um desenho de experimento que confirme o que o modelo sugere.

• Montar a base de percursos unindo pontos de contato, agendamentos e atendimentos efetivados
• Implementar modelos de atribuição por regra e por dados e comparar as diferenças de crédito por canal
• Estimar incrementalidade com testes geográficos ou de retenção de verba
• Quantificar a incerteza das estimativas e apresentá-la sem esconder
• Tratar percursos perdidos, como agendamento por telefone, com estimativas explícitas
• Respeitar a base legal e o consentimento ao ligar dados de pessoas
• Recomendar o orçamento por canal e acompanhar o que realmente aconteceu depois
• Documentar o método para que outra pessoa consiga reproduzir a análise

• Estatística aplicada, incluindo inferência, intervalos e desenho de experimento
• Pandas e scikit-learn para explorar os dados e ajustar os modelos de atribuição
• SQL para montar percursos a partir de eventos brutos
• Compreensão de viés de seleção e de por que correlação não decide verba
• Boa explicação para quem decide, sem esconder limitação
• Cuidado com dados pessoais de saúde

• Contato com mídia paga e com métricas de aquisição
• Modelos causais, como diferenças em diferenças e controle sintético
• Modelagem bayesiana de mix de mídia
• Gosto por escrever um relatório que alguém consiga auditar

Vaga 100% remota, com contratação CLT, para cliente da Sylision com sede em São Paulo, SP. Cada análise é escrita em caderno versionado e revisada por outra pessoa antes de chegar à diretoria. O time prefere uma resposta com incerteza declarada a uma resposta limpa e errada. As recomendações voltam para checagem depois de algumas semanas, com o que mudou na prática.

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
• Jupyter
• Modelos de atribuição
• Git

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