Cientista de Dados Sênior; Modelos de Atribuição no Varejo

Position: Cientista de Dados Sênior (Modelos de Atribuição no Varejo)

Vaga aberta de Cientista de Dados Sênior (Modelos de Atribuição 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:

Uma rede de varejo investe em televisão, mídia digital, encartes, rádio e promoções em loja, e a pergunta da diretoria é qual parte das vendas veio de cada canal. A resposta usual, vinda da última campanha clicada, ignora tudo o que não deixa clique: um outdoor, um encarte, uma ação no ponto de venda. Você vai construir modelos de atribuição que estimem a contribuição real de cada canal nas vendas, em loja física e on-line.

Há duas famílias de abordagem e ambas têm limitações. Modelos de mix de mídia usam séries agregadas e sofrem com canais que variam juntos. Modelos baseados em trajetória do cliente precisam de identificação que o varejo físico quase nunca tem. A solução pede combinar os dois com experimentos geográficos e de pausa de campanha, que servem de verdade-terreno para calibrar o modelo.

O

que se mede:

erro de previsão fora da amostra, estabilidade das estimativas quando entram novos dados e uso do modelo nas decisões de orçamento do trimestre seguinte. Sendo sênior, você define a abordagem, defende as premissas e orienta o time na leitura do resultado.

O que você vai fazer:

• Levantar com marketing o investimento por canal, o calendário de ações e as vendas por loja
• Construir um modelo de mix de mídia com efeitos de saturação e de retardo
• Incorporar sazonalidade, preço, promoções e concorrência como controles
• Desenhar experimentos geográficos ou de pausa para calibrar as estimativas
• Quantificar a incerteza com abordagem bayesiana ou por reamostragem
• Simular cenários de redistribuição de verba e seus limites de confiança
• Documentar premissas e limites do modelo para a diretoria
• Orientar analistas e cientistas em modelagem de atribuição

Requisitos:

• Modelagem de mix de mídia e de atribuição, com suas premissas e limites
• Séries temporais e regressão com regularização em Python
• Estatística bayesiana ou por reamostragem para incerteza
• Desenho e análise de experimentos geográficos
• SQL para consolidar vendas, mídia e calendário
• Comunicação clara de incerteza para a diretoria

Diferenciais:

• Experiência com bibliotecas de mix de mídia de código aberto
• Conhecimento de varejo físico e de promoções
• Familiaridade com inferência causal aplicada
• Hábito de reproduzir resultados antigos para ver se o modelo se sustenta

Como é trabalhar aqui:

Vaga 100% remota, com contratação CLT, para cliente da Sylision com sede em São Paulo, SP. Os modelos ficam em repositório com revisão por outra pessoa, e cada rodada traz um relatório que lista premissas e mudanças em relação à anterior. A apresentação ao marketing é feita todo trimestre, com ajustes pontuais discutidos a cada mês. 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
• Pandas
• scikit-learn
• SQL
• Estatística
• Jupyter
• Git
• Atribuição de marketing
• Séries temporais

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