Desenvolver e evoluir modelos de Health Score e Lead Score, que sustentam estratégias de retenção, engajamento e aquisição de clientes da Stone. Projetar e validar modelos de scoring com foco em churn, risco e potencial de crescimento; criar pipelines robustos para monitoramento de performance dos scores; trabalhar com stakeholders comerciais e de produto para traduzir insights em ações (retenção, cross-sell, engajamento); avaliar impacto financeiro dos scores e propor melhorias contínuas; documentar metodologias e disseminar boas práticas de scoring na empresa.
Sênior Data Scientist en Stone
Presencial - Rio de Janeiro, RJ
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Experiência
- Experiência sólida em modelagem preditiva e scoring (regressão, gradient boosting, redes neurais);
- Conhecimento profundo em machine learning aplicado a churn e customer analytics;
- Experiência com pipelines de dados em escala (Spark, Databricks);
- Capacidade de conectar métricas de modelo a KPIs de negócio;
Habilidades
- Fluência em Python ou R, com bibliotecas de ML (scikit-learn, XGBoost, LightGBM);
- Experiência com pipelines de dados em escala (Spark, Databricks);
Responsabilidades
- Desenvolver e evoluir modelos de Health Score e Lead Score, que sustentam estratégias de retenção, engajamento e aquisição de clientes da Stone.
- Projetar e validar modelos de scoring com foco em churn, risco e potencial de crescimento;
- Criar pipelines robustos para monitoramento de performance dos scores;
- Trabalhar com stakeholders comerciais e de produto para traduzir insights em ações (retenção, cross-sell, engajamento);
- Avaliar impacto financeiro dos scores e propor melhorias contínuas;
- Documentar metodologias e disseminar boas práticas de scoring na empresa;
Tecnologias
PythonRscikit-learnXGBoostLightGBMSparkDatabricks
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