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Cientista de Dados Pleno; Segmentação de Clientes no Setor de Energia)

Listing for: confidential
Full Time position Listed on 2026-11-07
Job specializations:
  • Engineering
    Systems Engineer, Research Scientist
Salary/Wage Range or Industry Benchmark: 100000 - 150000 USD Yearly USD 100000.00 150000.00 YEAR

Job Description & How to Apply Below

Position: Cientista de Dados Pleno (Segmentação de Clientes no Setor de Energia)

Vaga aberta de Cientista de Dados Pleno (Segmentação de Clientes no Setor de Energia). 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.

Sobre a vaga:

Uma distribuidora de energia trata milhões de clientes quase do mesmo jeito, mas o consumo de uma padaria, de um apartamento com ar-condicionado e de uma casa na zona rural são coisas bem diferentes. A pergunta do negócio é prática: quais grupos de clientes existem, o que os distingue e que ação faz sentido para cada um, como oferta de tarifa branca, aviso de consumo alto ou campanha de eficiência.

Você vai transformar o histórico de consumo, o perfil de carga ao longo do dia, o histórico de pagamento e as características da unidade em segmentos que as áreas conseguem usar. Isso envolve escolher variáveis com critério, testar algoritmos de agrupamento, medir a estabilidade dos grupos de um mês para o outro e checar se eles se comportam de forma diferente em resultados reais, como adesão a uma oferta.

A entrega vale se os segmentos forem compreensíveis, estáveis o bastante para a operação e úteis em experimento: uma ação dirigida ao grupo precisa trazer resposta melhor do que a mesma ação para todos.

O que você vai fazer:

  • Construir variáveis de consumo, de perfil diário e de comportamento de pagamento
  • Testar K-means, modelos de mistura e agrupamento hierárquico com critérios de escolha
  • Medir a estabilidade dos segmentos entre meses e entre amostras
  • Nomear e descrever cada grupo em linguagem de negócio
  • Desenhar experimento para comparar ação por segmento e ação geral
  • Apresentar resultado, limitações e recomendação para marketing e operação
  • Preparar a rotina que recalcula os segmentos e avisa de mudança relevante
  • Documentar o método para que outra pessoa o reproduza

Requisitos:

  • Python para análise com Pandas e scikit-learn
  • Métodos de agrupamento e as formas de validar sua qualidade
  • Estatística para comparar grupos e avaliar um experimento
  • SQL para extrair e preparar dados de consumo em grande volume
  • Capacidade de traduzir um modelo em uma decisão para quem não é da área técnica
  • Cuidado com dado pessoal ao cruzar fontes, em linha com a LGPD

Diferenciais:

  • Conhecimento de perfil de carga e de tarifa de energia
  • Projeção em duas dimensões para mostrar os grupos a quem decide
  • Experiência com teste A/B em ofertas ao cliente
  • Noção de séries temporais para agrupar curvas de consumo
  • Projeto próprio de segmentação publicado com explicação dos achados

Como é trabalhar aqui:

Vaga 100% remota, com contratação CLT, para cliente da Sylision com sede em Minas Gerais. Os resultados são apresentados em sessões curtas com marketing e operação, e o código passa por revisão antes de a análise ir adiante. Os segmentos têm documentação própria e um responsável pela manutenção. 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
  • Segmentação de clientes
  • Clusterização
  • scikit-learn
  • Pandas
  • Estatística
  • SQL
  • Jupyter

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

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