Descrição da Vaga
A Jump está buscando um Cientista de Dados Sênior para atuar na evolução e calibração de modelos de previsão de demanda hierárquicos, considerando sazonalidade, níveis de regressão e features de calendário, disponibilidade e preço. Você será responsável por desenhar e conduzir backtests contrafactuais, além de trabalhar em pipelines de dados em escala, garantindo reprodutibilidade e rastreabilidade dos experimentos.
Responsabilidades
- Evoluir e calibrar o modelo de previsão de demanda hierárquico (sazonalidade, níveis de regressão, features de calendário/disponibilidade/preço).
- Desenhar e conduzir backtests contrafactuais para comparar políticas de decisão, com validação estatística rigorosa antes de qualquer mudança ir à produção.
- Trabalhar em pipelines de dados em escala, com atenção a reprodutibilidade e rastreabilidade do experimento.
- Colaborar com times de Engenharia/MLOps na promoção de modelos (MLflow) e com times consumidores (compra, pack, sortimento) para garantir que a previsão sustente decisões de negócio.
- Documentar decisões e aprendizados de forma que sobrevivam ao turnover do time.
- Conduzir tecnicamente investigações de ponta a ponta e apoiar o desenvolvimento de colegas mais juniores.
Requisitos
- ✓Experiência com séries temporais / forecasting.
- ✓Python avançado e experiência com PySpark em ambiente distribuído (AWS Glue, EMR ou similar).
- ✓Base estatística sólida: modelos de regressão, sazonalidade, reconciliação hierárquica de forecast, design experimental (holdout, validação temporal, contrafactuais).
- ✓Experiência com AWS (S3, Glue, Step Functions).
- ✓Rigor metodológico: capacidade de desenhar um experimento que isole a variável certa e de reconhecer quando um resultado não é conclusivo.
- ✓Comunicação clara para traduzir resultado técnico em decisão de negócio para áreas de sortimento/compra.
- •Experiência com MLflow (tracking e registro de modelo) ou ferramentas equivalentes de MLOps.
- •Experiência com infraestrutura como código (Terraform).
- •Experiência prévia no setor de moda/varejo, especialmente com hierarquia mercadológica complexa.
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