Cientista de Dados Sênior; Análise de Sobrevivência no Varejo

Position: Cientista de Dados Sênior (Análise de Sobrevivência no Varejo)

Vaga aberta de Cientista de Dados Sênior (Análise de Sobrevivência no Varejo). A empresa contratante é confidencial neste anúncio, e a seleção é conduzida pela Sylision.

Nível: senior.

Modelo de trabalho: 100% Remoto.

Contratação: tempo integral, CLT ou PJ.

Sobre a vaga:

No varejo de recorrência, a pergunta importante é quanto tempo o cliente leva até a próxima compra e quando ele deixa de voltar. Quem comprou há noventa dias ainda vai voltar ou já saiu? Nem a média de dias entre compras nem uma classificação simples de cliente ativo respondem bem, porque grande parte dos clientes ainda não teve o evento que se quer prever: a compra seguinte pode estar no futuro.

A análise de sobrevivência trata essa censura. Você vai estimar curvas de retorno com Kaplan-Meier, ajustar modelos de risco proporcional e checar se as premissas valem, já que o efeito de um cupom pode mudar com o tempo. Entram variáveis que mudam ao longo da vida do cliente, como número de compras e uso do aplicativo, e eventos que competem, como a troca de loja favorita.

O produto do trabalho é uma decisão: quando acionar o cliente antes que ele saia, quanto vale cada ação e qual grupo de produtos mantém o cliente por mais tempo. Você mede o modelo pela calibração das curvas, pela concordância e por um teste de campo que compara ação e controle.

O que você vai fazer:

• Definir o evento, a origem do tempo e a censura de forma que reflita o negócio
• Estimar curvas de retorno por grupo de clientes, categoria e canal
• Ajustar modelos de risco proporcional e testar suas premissas
• Tratar variáveis que mudam no tempo e eventos concorrentes
• Validar calibração e capacidade de ordenar risco em período posterior
• Traduzir as curvas em momento ideal para cada ação de retenção
• Desenhar o teste de campo que mede o efeito da ação
• Explicar a leitura das curvas para quem não é da área de dados

Requisitos:

• Análise de sobrevivência com dados censurados, em Python ou R
• Modelos de risco proporcional e verificação de suas premissas
• SQL e Pandas para construir histórico de compras por cliente
• Estatística para intervalos e comparação de curvas
  
  Validação por período e calibração
• Comunicação de incerteza a áreas de negócio

Diferenciais:

• Modelos de recompra como compra de frequência variável
• Valor do cliente ao longo da vida
• Métodos de aprendizado de máquina para sobrevivência, como florestas de sobrevivência
• Experiência com programas de fidelidade
• Causalidade aplicada a ações de retenção

Como é trabalhar aqui:

Vaga 100% remota, com contratação CLT, para cliente da Sylision com sede em São Paulo, SP. Toda análise tem revisão estatística de outra pessoa antes de chegar à área comercial, e os notebooks ficam versionados. As curvas são atualizadas todo mês e comparadas com o que de fato ocorreu. Na candidatura, informe a sua pretensão salarial.

Benefícios oferecidos pela empresa contratante:

• 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

Tecnologias envolvidas:

• Python
• Análise de sobrevivência
• Kaplan-Meier
• Modelo de Cox
• SQL
• Pandas
• Estatística
• Git

Seus dados: tratados conforme a LGPD, com remoção a qualquer momento, a pedido.