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Missão da Área 🤩Transformar o dado da Track&Field em decisão de negócio. A área de BI & Analytics é responsável por unificar, governar e disponibilizar a informação de cliente, produto e operação entre todas as unidades de negócio, e por construir os produtos analíticos e de inteligência artificial que sustentam as decisões de varejo, marketing, atendimento e comercial.Sua missão 🥇Desenvolver e colocar em produção os modelos de inteligência que atuam sobre a base unificada de clientes da Track&Field — propensão de compra, risco de perda de cliente, margem e efeito incremental — e a lógica de decisão que define a melhor ação para cada cliente. A posição também é responsável por evoluir e sustentar o agente de inteligência artificial de atendimento. O resultado esperado é impacto comercial mensurável em teste controlado, e não estudos ou provas de conceito.Responsabilidades e atribuiçõesQuais serão suas responsabilidades? 🎯Desenvolver, validar e colocar em produção modelos de propensão de compra, risco de perda de cliente (churn), margem e efeito incremental (uplift) sobre a base unificada de clientes.Construir e manter a camada de variáveis analíticas a partir de dados transacionais, de catálogo de produtos, de atendimento e de engajamento.Desenvolver a lógica de decisão que define qual oferta apresentar, para qual cliente, em qual momento e por qual canal.Desenhar e interpretar testes A/B para comprovar o ganho incremental de cada modelo antes da adoção em escala.Monitorar os modelos em produção: desvio de dados, degradação de performance e ciclo de retreinamento.Evoluir e sustentar o agente de inteligência artificial de atendimento — qualidade das respostas, cobertura de temas, integração às fontes de dados e mecanismos de proteção.Definir métricas e conjunto de avaliação do agente de IA: taxa de resolução, erro de resposta, escalonamento para atendimento humano e custo por atendimento.Alinhar objetivo, escopo e critério de aceite com as áreas de negócio antes do desenvolvimento, e documentar as decisões técnicas adotadas.Apresentar resultados e recomendações às áreas de negócio, traduzindo o resultado técnico em decisão prática.Garantir a conformidade com a LGPD em todo o ciclo de uso do dado pessoal de clientes.Requisitos e qualificaçõesPerfil que buscamos 🔎Buscamos um profissional com atitude e forte protagonismo, capaz de tomar decisões técnicas alinhadas à visão de negócio. É importante que seja pró-ativo, antecipe problemas e proponha soluções de forma assertiva. Valorizamos alguém com excelente comunicação, disposto a mentorar e apoiar o time, mantendo sempre uma postura colaborativa e orientada ao trabalho em equipe. Além disso, esperamos adaptabilidade para atuar em um ambiente dinâmico e desafiador, contribuindo para a evolução contínua das entregas e processos.Requisitos TécnicosPython avançado, especialmente com Pandas e Scikit-learn, com capacidade de desenvolver códigos modulares, organizados e testáveis.SQL avançado, incluindo CTEs, funções de janela e otimização de consultas em grandes volumes de dados.Experiência com Spark/PySpark e Databricks, incluindo Delta Lake, arquitetura em camadas (Bronze/Silver/Gold), Jobs e Workflows.Conhecimento em modelagem estatística supervisionada aplicada a dados transacionais, incluindo construção de janelas de observação e performance, validação temporal (out-of-time), prevenção de vazamento de informação e calibração de probabilidades.Experiência na avaliação de modelos por métricas estatísticas e de negócio, como lift, ganho acumulado, precision@k e receita incremental.Conhecimento em testes A/B, desde formulação de hipóteses e dimensionamento de amostra até análise de significância estatística e identificação de vieses.Experiência com produtização de modelos, incluindo scoring em lote, versionamento de modelos e dados e monitoramento em produção.Conhecimento em LLMs aplicados a dados/negócios, incluindo engenharia de prompts, RAG, chamada de ferramentas e avaliação estruturada de agentes.Experiência com Git e familiaridade com processos de CI/CD, especialmente em ambientes Azure DevOps.Conhecimento prático de LGPD aplicada ao uso de dados pessoais de clientes. O que você precisa ter:Graduação em Ciência da Computação, Engenharia de Software ou áreas correlatas. (Experiência prática comprovada)(Atuação Hibrida)Informações adicionais
