Ciandt
[Job 31517] Data Scientist SR
Brazil
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hirly's read of this role
- Role family
- Data & ML
- Seniority
- Senior
- Country
- BR
- Work mode
- On-site / unstated
- First seen by hirly
- 17 Sept 2026
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the posting
- Perfil que Buscamos
- Experiência prévia em squads de produto digital, preferencialmente em personalização, recomendação ou CRM inteligente
- Mentalidade de produto: você não entrega modelo, você entrega resultado de negócio
- Conforto em trabalhar com dados transacionais e operacionais (não apenas clickstream ou Analytics)
- Familiaridade com o conceito de identidade unificada de cliente e desafios de resolução de entidades (entity resolution)
- Senso crítico para distinguir quando um modelo de ML é a resposta certa — e quando uma regra bem calibrada resolve melhor
- Responsabilidades
- Modelagem de contexto e intenção do cliente — desenvolver modelos de classificação, propensão e detecção de eventos comportamentais em tempo (near) real
- Next Best Action (NBA) — construir e evoluir a lógica de priorização de ações e comunicações por cliente, orientada ao contexto e não a regras comerciais estáticas
- Feature Engineering para eventos transacionais — transformar eventos sistêmicos (pagamentos, sinistros, renovações, interações) em features ricas para modelos de ML
- Trabalhar junto à arquitetura para garantir que os sinais de segmentação e identidade sejam consumíveis pelo motor de contexto (ex.: CRM)
- Experimentação e validação — desenhar e analisar experimentos A/B para avaliar o impacto das decisões de personalização nos KPIs de negócio
- Documentação e governança — garantir rastreabilidade de modelos, versionamento e monitoramento de drift em produção
- Requisitos obrigatórios
- Sólida experiência com Python para análise e modelagem de dados (pandas, scikit-learn, PySpark)
- Sólida experiência com algoritmos de ML supervisionado, especialmente modelos de classificação e ranking (XGBoost, LightGBM)
- Experiência prática com processamento e consumo de eventos em tempo real, utilizando ferramentas como Kafka ou Kinesis
- Experiência prática com o conceito de Feature Store e gestão de features para modelos em produção (Feast, Tecton, Hopsworks ou similares)
- Experiência prática com A/B Testing e fundamentos de inferência causal aplicados a produtos digitais
- Experiência prática com cloud (AWS ou GCP) para ingestão, armazenamento e processamento de dados (S3/GCS, BigQuery/Redshift, Glue/Dataflow)
- Diferencial
- Experiência com streaming de ML para inferência em tempo real (Flink, Spark Structured Streaming)
- Experiência com LLMs e GenAI aplicados a contextos de personalização ou classificação de intenção do usuário
- Experiência com ferramentas de orquestração de pipelines de dados (Airflow, Prefect ou similares)
- Experiência com práticas de MLOps, incluindo versionamento, monitoramento de drift e deploy de modelos em produção (MLflow, Vertex AI, SageMaker)
- Experiência com bancos de dados em grafo para modelagem de relacionamentos entre entidades como cliente, produto e canal (Neo4j ou similares)
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