Data Scientist - Especialista

No Grupo SBF, reunimos duas grandes forças do esporte no Brasil: a Centauro, maior varejista esportiva multimarcas da América Latina, e a Fisia, distribuidora oficial da Nike no país.

Queremos ser referência em esporte no Brasil e construir um futuro em que cada experiência com o esporte inspire, motive e transforme.

E aí, que tal vestir essa camisa com a gente?

Buscamos uma pessoa Cientista de Dados para atuar na frente de Alocação/Abastecimento em varejo, com foco em decisão de estoque orientada por dados (reduzir ruptura/excesso e aumentar venda/margem com nível de serviço). Essa posição é estratégica para evoluirmos a alocação como produto: vai do diagnóstico e modelagem até deploy, monitoramento, IA aplicada à decisão e mensuração de impacto, atuando em parceria com Produto, Engenharia/MLE, Planning, Logística e Negócio.

Principais Responsabilidades Liderar (ponta a ponta) iniciativas de Ciência de Dados para

alocação/abastecimento

no varejo, do problema ao impacto em produção. Desenvolver, validar e evoluir em todo ciclo de vida (exploração → deploy → monitoramento)

modelos e análises

(forecast, propensão, anomalias, clusterização, otimização) para decisões de estoque e demanda. Definir e acompanhar

métricas de sucesso

(modelo + negócio) e garantir

monitoramento,

logs/observabilidade. Traduzir achados em

recomendação acionável

e atuar em squad/quarteto multidisciplinar (produto, engenharia, negócio, dados e design). Garantir

clareza de premissas e limites

das soluções (dados, regras e critérios), com documentação e governança para adoção e manutenção. Mentorar cientistas mais júnior com rigor técnico (revisão de abordagem, boas práticas e desenvolvimento). Manter a documentação dos sistemas/modelos/dados atualizada e relevante, garantindo rastreabilidade e seguindo boas práticas de versionamento, code review e reprodutibilidade.

Requisitos Necessários Experiência sólida em

Ciência de Dados aplicada

com entregas em produção e impacto mensurável. Domínio de Python e SQL

(modelagem, feature engineering, pipelines analíticos), com prática de

Git/versionamento

e

revisão de código (code review)

em fluxo colaborativo. Base forte em

estatística aplicada

(validação, métricas, vieses, experimentação quando aplicável). Capacidade de transformar problema de negócio em solução técnica (trade-offs claros, foco em valor). Boa comunicação e autonomia para atuar como referência técnica em iniciativas multiárea com público técnico e não técnico. Diferenciais Experiência em

varejo / estoque / alocação / omnichannel . Domínio prático de

IA/ML

aplicado (da modelagem à operação):

forecast ,

propensão ,

anomalias ,

clusterização/segmentação ,

otimização ,

recomendação e noções de MLOps/observabilidade, pipelines e ambientes cloud (GCP) . Experiência com

GenAI/LLMs

para explicabilidade/assistentes (ex.: RAG, agentes, geração de explicações e recomendações com guardrails). Ter construído soluções de

decisão e explicação , como:

Explicar políticas e movimentações de estoque (por que decidiu X) com

feature importance/SHAP

e narrativas. Monitoramento + alertas

(drift, performance, ruptura/excesso recorrente, mudança de padrão produto×loja, lead time real). Uso de

variáveis externas

(clima, eventos, datas comerciais, economia) como features/contexto. Segmentação

inteligente e

priorização produto×loja

com base em comportamento real.

#SeleçãoSBF #vempraSBF