Analista de Negócios Sr (Machine Learning) – Grupo Casas Bahia – Home Office

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Responsabilidades e atribuições
Traduzir problemas de negócio em soluções de machine learning, estruturando hipóteses, definindo abordagens e garantindo alinhamento com objetivos estratégicos das áreas (marketing, logística, fraude, etc);
Liderar o desenvolvimento de soluções utilizando AutoML (Databricks), desde a exploração dos dados até a validação e handoff para MLOps, garantindo reprodutibilidade, qualidade e escalabilidade;
Atuar como ponte entre negócio e tecnologia, conduzindo discussões com stakeholders e garantindo clareza na definição do problema, métricas de sucesso e critérios de aceite;
Evoluir e aplicar boas práticas de machine learning dentro do CoE, com foco em: Prevenção de overfitting, data leakage e problemas de desbalanceamento, padronização de pipelines e experimentação, criação de critérios mínimos de validação (scorecards, benchmarks, etc);
Contribuir ativamente na construção e evolução do Portal de AutoML, apoiando na definição de conteúdos técnicos e educacionais, criação de exemplos práticos e notebooks reutilizáveis, estruturação de temas como métricas, tipos de problemas e interpretabilidade;
Apoiar a estratégia de adoção de AutoML nas áreas de negócio, atuando como facilitador técnico em projetos e ajudando a destravar casos de uso;
Desenvolver e comunicar insights de forma clara e orientada à decisão, utilizando visualizações e storytelling adequado para públicos técnicos e não técnicos;
Atuar como referência técnica para o time, apoiando o desenvolvimento dos demais membros, revisando entregas e disseminando boas práticas;
Identificar oportunidades de ganho de eficiência e automação, propondo soluções que escalem o uso de machine learning dentro da companhia;
Criação de materiais analíticos e apresentações executivas orientadas à tomada de decisão.

Requisitos e qualificações
Experiência na estruturação e manipulação de dados (ETL/ELT) em ambientes analíticos modernos;
Experiência na visualização de dados com foco em clareza, storytelling e escolha adequada de gráficos;
Experiência em técnicas avançadas de análise (estatística aplicada, CRISP-DM, segmentação, testes, modelos preditivos);
Experiência com versionamento, reprodutibilidade e organização de projetos analíticos;
Experiência com frameworks ou plataformas de AutoML;
Experiência na construção e automação de pipelines de dados e experimentação (Python, SQL, ambientes cloud como Databricks);
Experiência no desenvolvimento, validação e interpretação de modelos de machine learning;
Experiência na aplicação de boas práticas de ML;
Experiência na prevenção de overfitting;
Experiência no tratamento de dados desbalanceados e identificação de data leakage;
Experiência na estruturação de critérios de avaliação de modelos (métricas, benchmarks, validação);
Vivência em Machine Learning (especialmente classificação e regressão);
Vivência na comunicação executiva, transformando análises complexas em apresentações simples e acionáveis.

Seria muito legal se você tivesse (diferenciais):

Experiência com Databricks e AutoML;
Vivência em times de CoE ou estrutura de produto de dados;
Experiência em capacitação de áreas de negócio (workshops, materiais, playbooks);
Participação na criação de frameworks, templates ou padrões analíticos;
Vivência no segmento de varejo.