Na Stefanini Group, você vai colaborar com clientes e equipes para desenvolver soluções inovadoras que combinam tecnologia, inteligência artificial e criatividade humana. Como parte de uma jornada global de transformação, você poderá contribuir para resolver desafios de negócio e gerar impacto, em um ambiente que valoriza inovação, respeito, autonomia e parceria.

O modelo de trabalho é híbrido, com atuação presencial duas vezes por semana, às terças e quintas-feiras, na unidade da Eusébio Matoso, em São Paulo/SP.

Responsabilidades

• Desenvolver modelos estatísticos e preditivos para analisar cancelamento, propensão à insatisfação e comportamento de clientes.
• Criar modelos de recomendação e de próxima melhor oferta ou ação, avaliando o impacto incremental por meio de testes A/B, grupos de controle e modelagem de uplift.
• Projetar modelos de dados, dicionários, regras de qualidade e práticas de governança, garantindo a integridade das informações em pipelines empresariais e a conformidade com a LGPD e o GDPR.
• Transformar análises estatísticas e modelos de aprendizado de máquina em painéis executivos, recomendações de negócio e ações operacionais.
• Comunicar resultados complexos de forma clara e relevante para lideranças e equipes de negócio.

Requisitos obrigatórios

• Graduação em Estatística, Matemática, Ciência de Dados, Economia, Engenharia ou áreas relacionadas.
• Pelo menos cinco anos de experiência em modelagem estatística, ciência de dados e análise avançada de dados.
• Domínio de Python, incluindo pandas, scikit-learn e statsmodels, ou R.
• SQL avançado e experiência com modelagem dimensional, ETL e governança de dados.
• Experiência com Power BI ou Tableau.
• Conhecimento de métricas de validação de aprendizado de máquina, como AUC, precisão, recall e lift, além de testes de hipóteses e desenho amostral.
• Inglês avançado para conversação, necessário para atuar em um projeto global.
• Disponibilidade para trabalhar presencialmente às terças e quintas-feiras na unidade da Eusébio Matoso, em São Paulo/SP.

Diferenciais

• Pós-graduação ou mestrado em Estatística, Ciência de Dados ou área quantitativa.
• Experiência com métricas de experiência do cliente, como NPS, CSAT e CES, Customer Success, análises de CRM ou retenção de clientes.
• Conhecimento de PySpark, Databricks, Snowflake, Azure Data Factory, BigQuery, MLOps, processamento de linguagem natural ou modelos de linguagem aplicados a feedback de clientes.
• Espanhol intermediário.

O que esperamos

Buscamos uma pessoa com sólida capacidade analítica, que saiba transformar dados em decisões e comunicar resultados com clareza. Você terá a oportunidade de colaborar em desafios de negócio e contribuir para soluções que gerem impacto.