Cientista de Dados Senior

A FCamara está em busca de uma pessoa para atuar como Cientista de Dados Senior, para atuar em uma empresa líder no mercado alimentar brasileiro, referência em varejo, com mais de 700 lojas em todos os estados brasileiros.

A pessoa deve possuir histórico comprovado em ciclos de experimentação e impacto direto em métricas de retenção para :

- Atuar análise de funil (funnel):

Entender onde os usuários entram, convertem ou abandonam (ex: aquisição → ativação → retenção → monetização)

- Experimentação (A/B testing):

Desenhar e analisar testes para validar hipóteses de crescimento

- Definição de métricas:

CAC, LTV, churn, retention, activation rate, etc.

- Modelagem preditiva:

Prever churn, identificar usuários com maior probabilidade de conversão

- Segmentação de usuários:

Descobrir clusters com comportamentos diferentes

- Deep dives:

Investigar quedas de performance ou oportunidades escondidas nos dados

• Domínio de IA Generativa Aplicada: Capacidade de utilizar LLMs para automação de análise de sentimentos em larga escala e geração de código SQL/Python para acelerar o processo de deep dive.
• Proficiência em SQL e Python/R: Essencial para manipulação de grandes volumes de dados e criação de modelos de Machine Learning voltados para predição de churn e LTV.
• Modelagem de Atribuição Avançada: Conhecimento profundo em modelos de Marketing Mix Modeling (MMM) e atribuição multicanal para entender o impacto real de cada ponto de contato no funil.
• Engenharia de Experimentação: Ir além do básico A/B. Saber configurar testes multivariáveis (MVT) e lidar com ferramentas de feature flagging (como LaunchDarkly ou Statsig).
• Visualização de Dados Narrativa: Domínio de ferramentas como Tableau, Looker ou Power BI, com foco em storytelling (traduzir números complexos em decisões de negócio).

Soft Skills

• Mentalidade de Funil Completo: Entendimento de que o Growth não termina na aquisição. Qualificação para trabalhar em estratégias de Ressurreição de Usuários e Expansão de Receita.
• Economia da Unidade (Unit Economics): Capacidade analítica para equilibrar a balança entre CAC (Custo de Aquisição) e LTV (Life Time Value), garantindo que o crescimento seja sustentável e não apenas acelerado.
• Psicologia do Consumidor: Noções de economia comportamental para desenhar gatilhos de ativação e retenção mais eficazes.