Analista de Dados at Vagas Internas in Brazil

Nosso propósito é criar tecnologias que desafiam as melhores do mundo e mudam o jogo para nossos clientes. Por isso, buscamos profissionais que desejam fazer parte de uma cultura pautada pela excelência e inovação. Se você se identifica com um ambiente de trabalho colaborativo e movido por curiosidade, venha construir o futuro da tecnologia conosco. Valorizamos o crescimento contínuo dos zuppers, incentivando cada pessoa a trilhar caminhos que impulsionem sua evolução profissional. Por meio do Processo Seletivo Interno (PSI), você pode explorar novas tecnologias, projetos e oportunidades de carreira, em um processo transparente, acessível e alinhado aos seus objetivos. O que você fará por aqui Atuar de forma autônoma e protagonista na resolução de problemas complexos de negócio; Desenvolver e colocar em produção modelos preditivos e de machine learning tradicionais, de ponta a ponta; Ser referência técnica em modelagem estatística, inferência causal e desenho de experimentos; Entregar modelos e análises como alavancas efetivas de valor, avaliando o impacto causal de intervenções e decisões; Conectar dados, modelos e decisões de negócios de forma pragmática; Influenciar áreas parceiras com análises claras, estruturadas e orientadas a impacto. Desenvolver modelos preditivos de ponta a ponta, desde o entendimento do problema de negócio até o deploy e acompanhamento produtivo; Desenhar, implementar e acompanhar experimentos controlados, incluindo testes A/B e estratégias quase experimentais, garantindo leitura crítica e consistente dos resultados; Desenvolver e aplicar modelos de inferência causal para estimar o impacto real de intervenções, decisões e políticas de negócio, incluindo definição de hipóteses, escolha da estratégia causal e interpretação dos efeitos estimados; Apoiar decisões estratégicas por meio de análises orientadas a valor, conectando evidência causal, risco e retorno esperado; Mensurar impacto das soluções entregues e traduzir resultados analíticos em recomendações claras e acionáveis para o negócio; Garantir a sustentação, evolução e qualidade técnica dos modelos e sistemas em produção, com foco em governança, reprodutibilidade e monitoramento; Atuar como referência técnica em ciência de dados aplicada, disseminando boas práticas e apoiando a evolução técnica do time. O que esperamos que você saiba Excelente comunicação, capacidade de colaboração e senso de time; Forte capacidade analítica, pensamento crítico e visão de negócio; Autonomia, organização e boa gestão de prioridades; Experiência sólida em modelagem preditiva, avaliação de modelos e métricas de performance; Vivência com deploy e sustentação de modelos em produção, garantindo reprodutibilidade e monitoramento; Capacidade de definir hipóteses, estruturar intervenções e estimar impacto causal de ações por meio de técnicas como propensity score, diff-in-diff, controle sintético, causal forests e modelos baseados em grafos causais; Experiência na criação de experimentos controlados, testes A/B e estratégias quase-experimentais para avaliação de políticas e decisões de negócio; Vivência prática com ferramentas e bibliotecas de inferência causal em Python (ex.: econML, DoWhy, CausalML ou similares); Conhecimento em AWS, pipelines de dados e ambientes produtivos; Domínio de Python, SQL, Git e boas práticas de desenvolvimento. O que acontece após minha aplicação na vaga interna? Confirmada sua candidatura e analisado que seu perfil faz sentido para a posição escolhida, comunicaremos via e-mail a liderança e BP imediatos sobre sua aplicação em seleção interna. Quer entender mais sobre os detalhes, acesse a página de Vagas Internas na Zupnet. #LI-DNI #LI-DNP