- Desenvolver e evoluir modelos preditivos de propensão a pagamento, recomendação de ofertas e precificação de descontos, utilizando dados comportamentais, financeiros e históricos de negociação.
- Conduzir experimentos e testes A/B para validar hipóteses relacionadas ao produto, jornada do cliente, comunicação e estratégias de oferta.
- Construir e aprimorar pipelines de dados e engenharia de features em parceria com os times de Engenharia de Dados.
- Aplicar técnicas analíticas e de machine learning para gerar insights que impulsionem a performance do produto e os resultados do negócio.
- Traduzir análises e resultados complexos em recomendações claras e acionáveis para as áreas de Produto, Growth e Risco.
- Monitorar e acompanhar métricas-chave do produto, identificando oportunidades de otimização e crescimento.
- Atuar de forma colaborativa com squads multidisciplinares, contribuindo para decisões orientadas por dados e evidências.
- Garantir a qualidade e a confiabilidade dos dados utilizados nos modelos e análises, apoiando a evolução contínua das estratégias e soluções do negócio.
- Experiência em Growth, Produto, Ciência de Dados ou áreas analíticas.
- Forte orientação a dados, pensamento analítico e capacidade de transformar informações em insights de negócio.
- Sólidos conhecimentos em SQL para extração, tratamento e análise de dados.
- Experiência com ferramentas de visualização e Business Intelligence, como Power BI, Tableau ou similares.
- Vivência na condução e interpretação de testes A/B e iniciativas de experimentação.
- Conhecimento de métricas de negócio, funis de conversão e indicadores de performance.
- Formação superior em Estatística, Ciência da Computação, Engenharia, Economia ou áreas correlatas.
- Experiência com Python para análise de dados, modelagem estatística e desenvolvimento de soluções analíticas.
- Conhecimento em técnicas de Machine Learning, incluindo regressão, árvores de decisão e algoritmos de boosting.
- Capacidade de comunicar análises e resultados complexos de forma clara para públicos técnicos e não técnicos.
- Familiaridade com ambientes de nuvem, como AWS, GCP ou Azure.
- Experiência prévia em produtos de crédito, cobrança, recuperação de crédito ou credit scoring será considerada um diferencial.
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