Analista de Dados

Nosso propósito é criar tecnologias que desafiam as melhores do mundo e mudam o jogo para nossos clientes. Por isso, buscamos profissionais que desejam fazer parte de uma cultura pautada pela excelência e inovação. Se você se identifica com um ambiente de trabalho colaborativo e movido por curiosidade, venha construir o futuro da tecnologia conosco.

Valorizamos o crescimento contínuo dos zuppers, incentivando cada pessoa a trilhar caminhos que impulsionem sua evolução profissional.

Por meio do Processo Seletivo Interno (PSI), você pode explorar novas tecnologias, projetos e oportunidades de carreira, em um processo transparente, acessível e alinhado aos seus objetivos.

O que você fará por aqui

• Atuar de forma autônoma e protagonista na resolução de problemas complexos de negócio;
• Desenvolver e colocar em produção modelos preditivos e de machine learning tradicionais, de ponta a ponta;
• Ser referência técnica em modelagem estatística, inferência causal e desenho de experimentos;
• Entregar modelos e análises como alavancas efetivas de valor, avaliando o impacto causal de intervenções e decisões;
• Conectar dados, modelos e decisões de negócios de forma pragmática;
• Influenciar áreas parceiras com análises claras, estruturadas e orientadas a impacto.
• Desenvolver modelos preditivos de ponta a ponta, desde o entendimento do problema de negócio até o deploy e acompanhamento produtivo;
• Desenhar, implementar e acompanhar experimentos controlados, incluindo testes A/B e estratégias quase experimentais, garantindo leitura crítica e consistente dos resultados;
• Desenvolver e aplicar modelos de inferência causal para estimar o impacto real de intervenções, decisões e políticas de negócio, incluindo definição de hipóteses, escolha da estratégia causal e interpretação dos efeitos estimados;
• Apoiar decisões estratégicas por meio de análises orientadas a valor, conectando evidência causal, risco e retorno esperado;
• Mensurar impacto das soluções entregues e traduzir resultados analíticos em recomendações claras e acionáveis para o negócio;
• Garantir a sustentação, evolução e qualidade técnica dos modelos e sistemas em produção, com foco em governança, reprodutibilidade e monitoramento;
• Atuar como referência técnica em ciência de dados aplicada, disseminando boas práticas e apoiando a evolução técnica do time.

O que esperamos que você saiba

• Excelente comunicação, capacidade de colaboração e senso de time;
• Forte capacidade analítica, pensamento crítico e visão de negócio; Autonomia, organização e boa gestão de prioridades;
• Experiência sólida em modelagem preditiva, avaliação de modelos e métricas de performance;
• Vivência com deploy e sustentação de modelos em produção, garantindo reprodutibilidade e monitoramento;
• Capacidade de definir hipóteses, estruturar intervenções e estimar impacto causal de ações por meio de técnicas como propensity score, diff-in-diff, controle sintético, causal forests e modelos baseados em grafos causais;
• Experiência na criação de experimentos controlados, testes A/B e estratégias quase-experimentais para avaliação de políticas e decisões de negócio;
• Vivência prática com ferramentas e bibliotecas de inferência causal em Python (ex.: econML, DoWhy, CausalML ou similares);
• Conhecimento em AWS, pipelines de dados e ambientes produtivos; Domínio de Python, SQL, Git e boas práticas de desenvolvimento.