Cientista de Dados Especialista Sênior

Nosso modo de fazer no time

Nós, FoodLovers, temos fome de inovação e resultado. Buscamos sempre fazer o nosso melhor, pensando "fora da caixa" e atuando com agilidade e responsabilidade! Temos fome de diversidade, conhecimento e compartilhamento. Trabalhamos em um ambiente de muita versatilidade. Sabe o que promove a nossa receita especial? As pessoas! Vem fazer parte disso.

Seu Cardápio Diário

Pricing

Desenvolver pricing diferenciado para formatos (CPC, CPM, sponsored) e segmentos de anunciante com base em conversão e receita

Construir modelos de LTV de anunciantes para retenção, upsell e balanceamento de receita curto vs longo prazo

Desenvolver modelos de precificação de inventário dinâmico baseado em otimização de objetivos

Construir simuladores de cenário de novos produtos de pricing e análises exploratórias

Market Intelligence

Construir plataforma de inteligência de mercado para avaliação de mercado e alocação de recursos de campanhas de anunciantes

Criar métrica de market share de categoria, share of voice, price gap, sortimento e mix em escala para monetização com anunciantes

Consumer Behaviour

Modelar perfis de consumidor por frequência, ticket, preferência de categoria e sensibilidade a preço

Desenvolver análises de market basket para identificar cross-sell, substituição e padrões de compra conjunta

Construir segmentação de audiência com maior propensão de conversão por categoria e anunciante

Modelar resposta comportamental a estímulos de mídia: incrementalidade, atribuição multi-touch, uplift

Desenvolver lookalike audiences e propensity models para targeting de campanhas

Traduzir sinais comportamentais em features reutilizáveis para pricing, ranking e recomendação

Transversal

Prototipar produtos analíticos com IA generativa acelerando ciclos de exploração e validação

Construir e manter datasets e frameworks reutilizáveis como ativos documentados do portfólio

Traduzir modelos complexos em políticas claras para times comerciais, produto e liderança

Construir pipeline de dados para consumo e atualização de output de modelos

Ingredientes que buscamos

SQL avançado: Databricks/Spark em escala, criação de tabelas e pipelines

Python analítico: statsmodels, scikit-learn, scipy.optimize — modelagem preditiva, elasticidade, segmentação e otimização

Econometria & causal inference: demand estimation, A/B testing, controles sintéticos, DiD, incrementalidade

Otimização: programação linear/não-linear, pacing algorithms e simulação de leilão

Market Basket & Recommender: Apriori, FP-Growth, collaborative filtering, affinity analysis

Segmentação & Consumer ML: clustering, propensity modeling, lookalike audiences

Auction & Attribution: mecanismos de leilão (first/second price, GSP), atribuição data-driven

Data Visualization: relatório pivotável e dashboards claros para audiências de negócio

Uso de IA: prototipagem acelerada com LLMs (Claude Code, ToqanClaw, Cursor), síntese de análises e exploração de hipóteses

Para Realçar o Sabor

8+ anos combinando rigor quantitativo (econometria, otimização, causal inference) com narrativa de negócio: entrega produto de dados + contexto + recomendação, não apenas número

Experiência em ad tech ou marketing science é um diferencial, junto com retail media, onde pricing de mídia, leilão e comportamento do consumidor têm impacto direto em receita

Entendimento de mecanismos de leilão (first/second price, GSP) e seu impacto em estratégias de bid, pricing e monetização de inventário é um desafio presente no dia a dia

Histórico de implementação de dynamic pricing, budget pacing ou modelos comportamentais em sistemas com alta frequência de decisão

Capacidade de traduzir análise técnica em recomendações práticas para times não-técnicos (comercial, produto, C-level) e para marcas anunciantes

Histórico de construir análises que viraram produtos ou processos recorrentes do portfólio