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Zé Delivery | Cientista de Dados (São Paulo - SP)

Ambev·Publicada há cerca de 8 horas

Candidatura direto no site oficial da empresa.

Verificada em 15/05/2026 · Sem intermediários.

Sobre a vaga

Atualmente a nossa Cultura passa por um processo de transformação e evolução. A nossa história e o nosso jeito de ser são marcados por sonhos grandes que nos trouxeram até aqui e que nos enchem de orgulho! Mas acreditamos que o momento de evoluir é sempre o agora e poder fazer isso junto com a nossa gente é o que torna nossa jornada ainda mais incrível.

Nossa cultura honra o passado e hoje também é norteada por 3 principais valores que nos guiam para sermos uma cia cada vez mais inclusiva, diversa, colaborativa, tecnológica e conectada ao futuro do mundo e da nossa plataforma de negócios, são eles: Escuta Ativa, Colaboração e Visão de Longo Prazo, cada um abarcando outras competências que fazem parte do nosso jeito de ser.

Nos orgulhamos da nossa capacidade de realização e paixão que nos trouxeram até aqui e para continuarmos a evoluir juntos te convidamos a fazer parte também dessa jornada. Prazer, somos a Ambev e adoraríamos te ter com a gente. Vamos juntos?!

Responsabilidades

Domínio Técnico (Hard Skills):

  • Forte experiência com Python e PySpark, incluindo processamento distribuído e manipulação de grandes volumes de dados em ambiente cloud (AWS ou Azure).
  • Experiência no desenvolvimento de modelos de machine learning para recomendação, predição e classificação.
  • Conhecimento em técnicas de recomendação, como fatoração de matrizes (ex: ALS), modelos baseados em vizinhança e embeddings.
  • Experiência com análise de cesta de compras (market basket analysis) e regras de associação (ex: Apriori, FP-Growth).
  • Experiência com técnicas de clusterização e segmentação de consumidores com base em comportamento e ciclo de vida.
  • Conhecimento em inferência causal, testes A/B e mensuração de impacto incremental.
  • Experiência com avaliação offline e online de modelos de recomendação (ex: NDCG, MAP, uplift, métricas de negócio).
  • Sólidos fundamentos em estatística, machine learning e validação de modelos.
  • Capacidade de traduzir modelos analíticos em decisões de negócio e impacto em métricas-chave.

Responsabilidades da função:

  • Desenvolver e evoluir modelos de predição para o Zé Delivery.
  • Criar e manter pipelines de dados e features em PySpark para suportar modelos em escala.
  • Desenvolver estratégias de recomendação de produtos e ofertas ao longo da jornada do consumidor.
  • Definir, executar e analisar testes A/B para avaliação de impacto de modelos e campanhas.

Diferenciais (Nice to Have):

  • Experiência com arquiteturas modernas de recomendação (ex: two-tower models, retrieval + ranking).
  • Experiência com embeddings de usuários e itens (ex: Word2Vec, item2vec, deep learning aplicado a recsys).
  • Vivência com sistemas de recomendação em tempo real e baixa latência.
  • Experiência com feature stores e serving de features online/offline.
  • Conhecimento em técnicas de exploração vs. explotação (ex: multi-armed bandits, reinforcement learning aplicado a recomendação).
  • Pós-graduação na área de Ciência de Dados ou correlatas (incluindo mestrado ou doutorado).
  • Boa comunicação e habilidade de gerar insights acionáveis para o negócio.

Requisitos

  • Ensino superior completo.
  • Experiência com dados de consumidores aplicados a problemas de recomendação e personalização.
  • Experiência mínima de 3 anos como Cientista de Dados.