Cientista de Dados Sênior | Inteligência Comercial

Descrição da vaga

Com uma trajetória com mais de 95 anos, a Americanas S.A. está presente na vida de milhões de brasileiros.

Nossas +1400 lojas físicas estão distribuídas por todos os estados do Brasil, em mais de 800 cidades, levando nossos produtos e serviços a mais de 70 milhões de clientes em todo o país.

A área de Inteligência Comercial utiliza dados, análises avançadas e modelos preditivos para apoiar decisões relacionadas a precificação, promoções, sortimento e exposição de produtos. Seu objetivo é identificar oportunidades de crescimento e gerar insights que contribuam para o aumento da receita, da margem e da eficiência comercial, apoiando a tomada de decisão estratégica do negócio.

Responsabilidades e atribuições

Nesse time, você terá a oportunidade de:

• Desenvolver modelos analíticos e preditivos para apoiar decisões relacionadas a pricing, sortimento, modulação, promoções e exposição de produtos;
• Identificar oportunidades de crescimento por meio da análise da performance dos produtos, categorias, canais e regiões;
• Aplicar técnicas de machine learning, estatística e segmentação para otimizar decisões comerciais e aumentar receita, margem e conversão;
• Construir estudos de potencial de venda, canibalização, substituição de produtos, elasticidade e impacto de alavancas comerciais;
• Desenvolver frameworks de recomendação para apoio à definição de mix, modulação, priorização de sortimento e exposição de produtos;
• Traduzir dados complexos em insights acionáveis para lideranças e áreas de negócio, influenciando decisões estratégicas;
• Estruturar métricas, indicadores e metodologias que permitam monitorar resultados e capturar oportunidades de melhoria contínua;
• Garantir a evolução dos modelos analíticos em produção, acompanhando performance, estabilidade e geração de valor para o negócio.

Requisitos e qualificações

O que esperamos de você para essa vaga:

• Experiência sólida em Ciência de Dados aplicada a problemas de negócio;
• Conhecimento avançado em estatística, modelagem preditiva e machine learning;
• Domínio de Python para análise, manipulação de dados e desenvolvimento de modelos analíticos;
• Domínio de SQL para extração, transformação e exploração de grandes volumes de dados;
• Experiência na construção e interpretação de testes, experimentos e análises de impacto;
• Conhecimento em técnicas de clusterização, segmentação, previsão e otimização;
• Experiência com ferramentas de visualização de dados e construção de dashboards executivos;
• Capacidade de traduzir análises complexas em recomendações claras para áreas de negócio;
• Conhecimento de problemas típicos de varejo, como precificação, promoções, sortimento, abastecimento, ruptura e comportamento de compra;
• Familiaridade com Inteligência Artificial e técnicas modernas de Analytics aplicadas ao varejo.

Será um diferencial, caso você conheça:

• Técnicas de recomendação de produtos, otimização de sortimento e planejamento comercial;
• Ambientes cloud e plataformas de dados como Databricks, BigQuery, Azure ou equivalentes;
• Modelos de elasticidade de preço, demanda e previsão de vendas;
• Boas práticas de MLOps, incluindo versionamento, automação, monitoramento e implantação de modelos;
• Métodos causais (uplift modeling, causal inference, experimentação e testes A/B);
• Operação de varejo omnichannel e indicadores de performance comercial.

OBS: Nossos processos seletivos estão sendo conduzidos totalmente online, portanto, fique atento nos emails e no spam.

Informações adicionais

Nossos benefícios:

Somos adeptos ao regime e benefícios CLT, oferecemos:

• Vale Refeição;
• Plano de saúde Bradesco;
• Plano odontológico Amil; 
• Wellhub;
• Seguro de vida; 
• Fazemos nossa proposta salarial de acordo com o nosso plano de cargos e salários, sua pretensão salarial e avaliação técnica;
• Somos uma Empresa Cidadã: 180 dias de licença maternidade e 20 dias licença paternidade;
• Descontos em nossas lojas físicas, após o período de experiência;
• Ambiente colaborativo: perfeito pra ensinar e aprender muito.