Cientista de Dados Sênior; Testes A​/B em Meios de Pagamento

Vaga aberta de Cientista de Dados Sênior (Testes A/B em Meios de Pagamento). 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:

Em meios de pagamento, uma mudança no checkout, na regra de aprovação ou no desenho de cobrança afeta receita, fraude e experiência ao mesmo tempo. Você vai desenhar e analisar testes A/B para esses produtos: de quanto é o aumento de aprovação quando se muda a ordem de tentativas ao adquirente, qual é o efeito de um novo fluxo de autenticação sobre a conversão e sobre o chargeback.

O desafio está nos detalhes. A métrica principal, a aprovação, convive com métricas de proteção, como fraude e atrito, e o chargeback só aparece semanas depois. A unidade de aleatorização pode ser o usuário, o cartão ou o lojista, e a escolha errada gera contaminação. O tamanho de amostra precisa ser planejado e olhar o resultado todos os dias sem correção infla falsos positivos.

O sucesso se mede em decisões de lançamento corretas, em testes bem dimensionados e em poucos reversos após o lançamento.

O que você vai fazer:

• Traduzir a hipótese de produto em métrica primária, métricas de proteção e critério de decisão antes do teste
• Escolher a unidade de aleatorização e o desenho para limitar contaminação entre grupos
• Calcular tamanho de amostra e duração, considerando sazonalidade do dia do mês e de feriados
• Verificar a qualidade do experimento: razão de amostras, balanceamento e falhas de registro
• Aplicar métodos que reduzem variância e tratar olhar sequencial dos resultados com rigor
• Analisar efeito por segmento de adquirente, de bandeira e de ticket sem pescar subgrupos
• Esperar e incorporar métricas de maturação lenta, como chargeback, na decisão final
• Registrar cada experimento num repositório, com hipótese, resultado e decisão

Requisitos:

• Teste A/B de ponta a ponta: hipótese, poder, aleatorização, análise e decisão
• Estatística frequentista e bayesiana, com noção de testes sequenciais
• Redução de variância, múltiplas comparações e análise de métricas de razão
• Python e SQL para análise e para checagens de qualidade do experimento
• Compreensão de fluxos de pagamento, ou capacidade de aprendê-los rápido
• Comunicação com produto e risco sobre o que um resultado permite concluir

Diferenciais:

• Ter conduzido experimentos em produtos de pagamento ou de marketplace
• Experiência com bandits para escolha de rota de aprovação
• Prática com plataformas internas de experimentação
• Conhecimento de inferência causal quando o teste sorteado não é possível

Como é trabalhar aqui:

Vaga 100% remota, com contratação CLT, para cliente da Sylision com sede em São Paulo, SP. Nenhum experimento sobe sem um plano de análise escrito e revisado por outra pessoa. O repositório de experimentos é consultado antes de propor um novo teste, para não repetir o que já foi respondido.

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

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