Cientista de Dados Júnior; Previsão de Receita em Mobilidade Urbana)

Nível: junior.

Modelo de trabalho: 100% Remoto.

Contratação: tempo integral, CLT ou PJ.

Uma empresa de mobilidade urbana precisa saber quanto vai arrecadar nas próximas semanas e nos próximos meses, por linha, por região e por tipo de passagem. A receita depende de feriado, chuva, greve, volta às aulas e do aumento da tarifa. Você vai construir modelos de previsão de receita com apoio de pessoas mais experientes.

O trabalho é de séries temporais. Separar tendência, sazonalidade semanal e anual e efeito de eventos, comparar um modelo simples, como a média do mesmo dia da semana, com algo mais sofisticado, e medir o erro de forma honesta, com validação que respeita a ordem do tempo. Quando o modelo é pior que o simples, é preciso ter coragem de dizer isso.

A previsão serve ao planejamento financeiro, então o intervalo de incerteza importa tanto quanto o valor central. O resultado é medido pelo erro percentual nas semanas seguintes, comparado com a previsão anterior, e pela clareza com que você explica ao financeiro o que moveu o número.

• Preparar séries de receita por linha, região e tipo de passagem
• Construir baselines simples e modelos de previsão, como suavização exponencial e árvores
• Incorporar feriados, calendário escolar e eventos como variáveis
• Validar os modelos com divisão temporal e medir MAPE e viés
• Produzir intervalos de previsão e explicar a incerteza
• Comparar a previsão com o realizado e registrar os erros maiores
• Apresentar resultados ao financeiro em linguagem direta

• Formação em andamento ou concluída em área quantitativa, ou projeto próprio de previsão
• Python com Pandas e scikit-learn
• SQL para extrair séries de bilhetagem
• Noções de séries temporais: tendência, sazonalidade e estacionariedade
• Validação que respeita a ordem do tempo
• Vontade de aprender com revisão e de comunicar resultado

• Uso de statsmodels, Prophet ou ferramenta semelhante
• Conhecimento de intervalos de previsão e de quantis
• Noção de dados de bilhetagem ou de transporte público
• Visualização clara de séries e de erros
• Curiosidade sobre efeito de clima e de eventos na demanda

Vaga 100% remota, com contratação CLT, para cliente da Sylision com sede em São Paulo, SP. Você começa com uma linha ou região e amplia aos poucos, com revisão do notebook por uma pessoa mais experiente. A previsão de cada semana é guardada e comparada ao realizado, e a conversa com o financeiro acontece todo mês.

• 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
• Git
• Séries temporais
• Previsão

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