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TRACK & FIELD CO S.A.

São Paulo, SP, Brasil

Cientista de Dados | TRACK&FIELD | São Paulo

Híbridofull_time

LOCALIZAÇÃO

São Paulo, SP, Brasil

MODELO

Híbrido

PUBLICADA

Descricao da vaga

Missão da Área 🤩

Transformar o dado da Track&Field em decisão de negócio. A área de BI & Analytics é responsável por unificar, governar e disponibilizar a informação de cliente, produto e operação entre todas as unidades de negócio, e por construir os produtos analíticos e de inteligência artificial que sustentam as decisões de varejo, marketing, atendimento e comercial.

Sua missão 🥇

Desenvolver e colocar em produção os modelos de inteligência que atuam sobre a base unificada de clientes da Track&Field — propensão de compra, risco de perda de cliente, margem e efeito incremental — e a lógica de decisão que define a melhor ação para cada cliente. A posição também é responsável por evoluir e sustentar o agente de inteligência artificial de atendimento. O resultado esperado é impacto comercial mensurável em teste controlado, e não estudos ou provas de conceito.

Responsabilidades e atribuicoes

Quais serão suas responsabilidades? 🎯

Desenvolver, validar e colocar em produção modelos de propensão de compra, risco de perda de cliente (churn), margem e efeito incremental (uplift) sobre a base unificada de clientes.
Construir e manter a camada de variáveis analíticas a partir de dados transacionais, de catálogo de produtos, de atendimento e de engajamento.
Desenvolver a lógica de decisão que define qual oferta apresentar, para qual cliente, em qual momento e por qual canal.
Desenhar e interpretar testes A/B para comprovar o ganho incremental de cada modelo antes da adoção em escala.
Monitorar os modelos em produção: desvio de dados, degradação de performance e ciclo de retreinamento.
Evoluir e sustentar o agente de inteligência artificial de atendimento — qualidade das respostas, cobertura de temas, integração às fontes de dados e mecanismos de proteção.
Definir métricas e conjunto de avaliação do agente de IA: taxa de resolução, erro de resposta, escalonamento para atendimento humano e custo por atendimento.
Alinhar objetivo, escopo e critério de aceite com as áreas de negócio antes do desenvolvimento, e documentar as decisões técnicas adotadas.
Apresentar resultados e recomendações às áreas de negócio, traduzindo o resultado técnico em decisão prática.
Garantir a conformidade com a LGPD em todo o ciclo de uso do dado pessoal de clientes.

Requisitos

Perfil que buscamos 🔎

Buscamos um profissional com atitude e forte protagonismo, capaz de tomar decisões técnicas alinhadas à visão de negócio. É importante que seja pró-ativo, antecipe problemas e proponha soluções de forma assertiva. Valorizamos alguém com excelente comunicação, disposto a mentorar e apoiar o time, mantendo sempre uma postura colaborativa e orientada ao trabalho em equipe. Além disso, esperamos adaptabilidade para atuar em um ambiente dinâmico e desafiador, contribuindo para a evolução contínua das entregas e processos.

Requisitos Técnicos

Python avançado, especialmente com Pandas e Scikit-learn, com capacidade de desenvolver códigos modulares, organizados e testáveis.

SQL avançado, incluindo CTEs, funções de janela e otimização de consultas em grandes volumes de dados.

Experiência com Spark/PySpark e Databricks, incluindo Delta Lake, arquitetura em camadas (Bronze/Silver/Gold), Jobs e Workflows.

Conhecimento em modelagem estatística supervisionada aplicada a dados transacionais, incluindo construção de janelas de observação e performance, validação temporal (out-of-time), prevenção de vazamento de informação e calibração de probabilidades.

Experiência na avaliação de modelos por métricas estatísticas e de negócio, como lift, ganho acumulado, precision@k e receita incremental.

Conhecimento em testes A/B, desde formulação de hipóteses e dimensionamento de amostra até análise de significância estatística e identificação de vieses.

Experiência com produtização de modelos, incluindo scoring em lote, versionamento de modelos e dados e monitoramento em produção.

Conhecimento em LLMs aplicados a dados/negócios, incluindo engenharia de prompts, RAG, chamada de ferramentas e avaliação estruturada de agentes.

Experiência com Git e familiaridade com processos de CI/CD, especialmente em ambientes Azure DevOps.

Conhecimento prático de LGPD aplicada ao uso de dados pessoais de clientes.

O que você precisa ter:

Graduação em Ciência da Computação, Engenharia de Software ou áreas correlatas. (Experiência prática comprovada)

(Atuação Hibrida)