[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 razãoO cliente é o motivo pelo qual existimos e só temos sucesso se ele tiver sucesso. ⚡ Cabeça de donoFazemos o que é certo, do jeito certo, com responsabilidade e tecnologia para decidir melhor. 🎯 Direto ao pontoProfundidade para entender e simplicidade para resolver. 🤝 Excelência é um jogo de equipeConstruímos um negócio de longo prazo, em time e com colaboração. ✨ Paixão em cada detalheFazemos 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. ...