[DADOS] SENIOR DATA SCIENTIST

Sobre a Stone: Somos muito mais do que uma empresa de maquininhas! A Stone é uma empresa de tecnologia e serviços financeiros focada no(a) cliente. Nascemos com o propósito de ser protagonistas na transformação da indústria de pagamentos, servindo o(a) empreendedor(a) brasileiro(a) e transformando seus sonhos em resultados. Somos a maior empresa independente de meios de pagamentos do Brasil, com mais de quinze mil pessoas espalhadas pelas cinco regiões do país, em um cenário repleto de desafios e oportunidades. Valorizamos o trabalho em equipe, a flexibilidade, o desenvolvimento contínuo e os pensamentos disruptivos e incansáveis na busca de soluções para a nossa RAZÃO. Nossa Cultura: Por aqui, vivemos nossa cultura no dia a dia, guiados por esses 5 valores: 💚 O cliente é a razão O cliente é o motivo pelo qual existimos e só temos sucesso se ele tiver sucesso. ⚡ Cabeça de dono Fazemos o que é certo, do jeito certo, com responsabilidade e tecnologia para decidir melhor. 🎯 Direto ao ponto Profundidade para entender e simplicidade para resolver. 🤝 Excelência é um jogo de equipe Construímos um negócio de longo prazo, em time e com colaboração. ✨ Paixão em cada detalhe Fazemos com paixão, atenção aos detalhes e vontade de surpreender para ajudar o cliente a vencer. Como é ser uma pessoa SENIOR DATA SCIENTIST: Na Stone, acreditamos que a melhor experiência para nossos clientes nasce da combinação entre tecnologia, dados e profundo entendimento de comportamento dos nossos clientes e produtos. Você fará parte de um time responsável por desenvolver e escalar sistemas de recomendação (Next Best Action / Next Best Offer), integrados às jornadas digitais e offline da Stone, potencializando personalização e crescimento de receita. O que esperamos de você: Experiência sólida em sistemas de recomendação (collaborative filtering, content-based, deep learning, contextual bandits). Domínio de estatística e causal inference aplicadas a personalização. Fluência em Python , com bibliotecas de ML (PyTorch, TensorFlow, LightFM, XGBoost). Experiência com grandes volumes de dados (Spark, Databricks, BigQuery). Capacidade de traduzir resultados técnicos em impacto de negócio. Projetar, implementar e evoluir modelos de recomendação para diferentes casos de uso e canais, garantindo desempenho, escalabilidade e qualidade das soluções. Definir métricas de sucesso (precisão, recall, uplift, impacto de negócio). Desenvolver e aprimorar processos de avaliação, validação e monitoramento dos modelos de recomendação, assegurando sua qualidade em produção. Atuar como referência técnica dentro da equipe, contribuindo para a evolução das práticas de recomendação, compartilhando conhecimento e apoiando decisões técnicas. Trabalhar em parceria com Product Managers, Engenheiros e áreas de negócio para transformar problemas complexos em soluções de Machine Learning com impacto mensurável para o cliente e para o negócio. O que aumenta as suas chances: Experiência em recomendação em escala global. Vivência em MLOps (monitoramento, data drift, concept drift). Nosso pacote de Remuneração e Benefícios: (itens com asterisco possuem regras específicas de elegibilidade, que serão explicadas pelos recrutadores ao longo do processo seletivo) 💸Salário Fixo 💰 Pacote de Remuneração Variável* (PLR, ILP ou Comissão - disponibilizado conforme a elegibilidade do cargo, não sendo um modelo de livre escolha) 🏥 Plano de Saúde e Odontológico com coparticipação (exceto para profissionais com deficiência que não possuem coparticipação) 🩺Hospital Virtual Verde: equipe de telemedicina disponível 24 horas por dia, 7 dias por semana 💊Subsídio de medicamentos 🍽️ Vale Refeição e/ou Vale Alimentação - Pluxee* (exceto para cargos de Executivo(a) Comercial - 6hrs) 👶 Auxílio Creche (para crianças até 5 anos e 11 meses) 💙 Auxílio Filho com Deficiência 🛡️ Seguro de Vida ⛽Auxílio combustível ou auxílio deslocamento * 🏠 Auxílio home office * (apenas para contratos Híbridos ou Remotos) 🎁 Kit…