Perform technical evaluations of installed equipment and recommend upgrades, optimizations, or replacements. O Site Sales Account Manager no Local desempenhará……
São Paulo - SP (Atuação hibrida 3x na semana no escritório). Time-to-market de produtos e soluções tecnológicas. Desenvolver e executar o Account Plan.…
Ao pensar em entrar em uma nova equipe, a cultura é importante. Update the tools and models of the proposal: Update the models of the proposals in accordance……
Experiência em projetos de Growth Marketing. Formação completa em Marketing, Publicidade, Administração, Engenharia, Estatística ou áreas correlatas.…
Experiência em consultoria ou projetos financeiros em ambientes industriais ou regulados; Experiência em projetos de Reforma Tributária, NFCom ou fiscal-digital……
Há mais de 90 anos, o Banco Bmg atua com foco em democratizar o acesso a soluções financeiras, colocando sempre o cliente no centro de tudo o que fazemos.…
Liderar estrategicamente a operação de mídia paga de contas de e-commerce de médio e grande porte. Experiência na gestão de contas com alto investimento em……
Experiência comprovada com ferramentas de CRM e automação de marketing. Segmentar bases de usuários e clientes para personalizar comunicações, automações e……
Mínimo 6-8 anos de experiência em desenvolvimento fullstack. Estamos há 17 anos no mercado, lado a lado com nossos clientes, proporcionando experiências……
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Desenhar, desenvolver e ser dono(a) dos modelos estatísticos, de otimização e Machine Learning que sustentam as funcionalidades da CatExpert.ai.
Criar e evoluir algoritmos para:
Otimização de sortimento
Geração e avaliação de planogramas
Recomendações de SKUs
Fair Share of Shelf, space elasticity e clusterização de lojas
Garantir que os modelos sejam robustos, escaláveis, explicáveis e alinhados aos indicadores de negócio (ex.: crescimento de receita, participação de categoria).
Agentic AI e Inteligência Artificial Generativa
Liderar a implementação de fluxos de Agentic AI, permitindo recomendações autônomas e multi-etapas.
Avaliar e integrar soluções baseadas em LLMs para geração de insights, explicações automáticas e interações em linguagem natural.
Acompanhar tendências e frameworks emergentes (LangGraph, AutoGen, CrewAI), propondo aplicações práticas no produto.
Conexão entre dados e negócio
Atuar em parceria próxima com times globais de Category Management e mercado.
Traduzir problemas complexos de negócio em soluções analíticas bem estruturadas.
Validar resultados com stakeholders e iterar rapidamente para garantir impacto comercial.
Contribuir com visão crítica e conhecimento de CPG/FMCG, especialmente em contexto de varejo e categorias.
Influência e comunicação executiva
Apresentar metodologias, resultados e trade-offs de forma clara, visual e orientada a negócio para lideranças seniores.
Criar documentação metodológica acessível para públicos técnicos e não técnicos.
Representar a área de Analytics em fóruns estratégicos e comparações com ferramentas de mercado.
Gestão e desenvolvimento de pessoas
Liderar e desenvolver um time de 2 a 3 cientistas de dados.
Definir direcionamento técnico, revisar entregas e apoiar o crescimento profissional do time.
Disseminar boas práticas de modelagem, experimentação e qualidade de código.
Requisitos:
Ingles Avancado
Formação
Mestrado ou PhD em Estatística, Matemática Aplicada, Pesquisa Operacional, Ciência da Computação ou áreas correlatas
ou
Graduação com sólida experiência em Analytics avançado / Data Science.
Experiência necessária
Experiência comprovada no desenvolvimento e implantação de modelos analíticos em produção, em escala.
Vivência prévia em CPG, Varejo ou FMCG, com exposição a category management, trade marketing ou retail analytics.
Experiência atuando junto a áreas de negócio, traduzindo problemas e garantindo adoção das soluções.
Atuação em produtos de dados ou IA, não apenas modelos isolados.
Conhecimentos técnicos
Python avançado (NumPy, Pandas, Scikit-learn, princípios de OOP).
Estatística e modelagem: regressões, modelos bayesianos, testes de hipóteses, design de experimentos.
Machine Learning supervisionado e não supervisionado.
Otimização: programação linear, inteira, métodos estocásticos e heurísticas.
Conceitos de Agentic AI, LLMs, RAG e MLOps.
SQL e manipulação de dados em larga escala.
Diferenciais
Experiência com ferramentas de Category Management (JDA, SpacePlano, ShelfIQ).
Conhecimento em planogramação, space planning ou shelf optimization.
Azure, Databricks, Spark, Docker ou CI/CD.