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Data Scientist

Summary

Build and refine ML models to measure marketing ROI using Python, SQL, and causal inference on real-world data for ad-tech clients.

Sobre a Media Hero

A Media Hero é uma empresa de tecnologia que utiliza inteligência artificial e big data para ajudar marcas e empresas a otimizar seus investimentos em marketing. Nosso software permite que as empresas compreendam a relação de causa e efeito entre investimentos em marketing e retorno em vendas de forma fácil, rápida, recorrente e intuitiva, utilizando um simulador em tempo real para auxiliar no planejamento estratégico.

Sobre a vaga

Como Cientista de Dados na Media Hero, você atuará diretamente na operacionalização do nosso produto de mensuração e otimização de marketing, contribuindo para as entregas que fazemos aos nossos clientes. Além disso, você será um membro ativo nos desenvolvimentos estruturais do produto, participando da evolução de pipelines, algoritmos e ferramentas internas.

Esta é uma posição ideal para quem deseja desenvolver uma base sólida em ciência de dados aplicada à inferência causal, trabalhando com dados reais, problemas de negócio complexos e uma equipe experiente em engenharia, dados e machine learning.

Responsabilidades e atribuições

  • Preparar, validar e analisar dados utilizados nos modelos de mensuração.

  • Apoiar a execução, avaliação e interpretação de modelos de machine learning.

  • Colaborar com o time de dados e engenharia na implementação de melhorias estruturais no produto e nos pipelines de dados.

  • Participar da investigação de problemas, análise de resultados e identificação de oportunidades de melhoria nos modelos e processos.

  • Documentar análises, processos e entregas, garantindo clareza e reprodutibilidade.

  • Atuar em conjunto com equipes multidisciplinares, contribuindo ativamente em discussões técnicas e de negócio.

Requisitos

  • Graduação em Estatística, Matemática, Economia, Computação ou áreas correlatas.

  • Conhecimento intermediário em Python.

  • Familiaridade com análise de dados, estatística básica, seleção e validação de modelos de regressão

  • Capacidade de organização, aprendizado contínuo e boa comunicação.

Diferenciais

  • Conhecimento intermediário em SQL

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