Monster Jobs lê cada vaga aberta e diz, de 0 a 100, o match dela com o seu currículo — de graça. Você está vendo esta página sem a parte mais importante dela: a sua.
Pode ser 94. Pode ser 31.
O ponteiro só crava quando lemos o seu currículo. Leva 1 minuto, de graça.
DOSSIÊ MJ-7317 · ACESSO PARCIAL
Analista de Cientista de Dados Pleno
Experian · São Paulo, , Brazil
Esta é 1 de 61.678 vagas encontradas nos últimos 30 dias. Nós comparamos todas com o seu currículo — hoje, esta página nem sabe quem você é.
Grátis, sem cartão. Só o seu currículo.
Encontrada há 9 horas
Se candidatar no escuro custa uma noite.
Saber custa um minuto.
A conta que ninguém faz
Você, sozinho, numa noite
~20
vagas abertas e lidas uma a uma — a maioria descartada no terceiro parágrafo, quando o requisito que você não tem finalmente aparece. Dias assim, toda semana.
O Monster Jobs, enquanto isso
61.678
vagas já lidas e entendidas, prontas para ganhar nota contra o seu currículo no momento em que ele chegar. Você não procura mais vaga — recebe as que merecem a sua atenção.
Recrutador faz triagem de candidato.
Aqui, o recrutador é você — de vagas.
Cada uma chega com nota e motivo. Seu único trabalho é dizer sim ou não.
RELATÓRIO DE COMPATIBILIDADE · GERADO POR VAGA, POR PESSOA
Por que essa nota
Para quem tem conta, este bloco explica a nota em português — escrito sobre o seu histórico, não um texto genérico:
O raciocínio da nota é gerado para cada currículo depois do cadastro gratuito.
A seu favor
O que do seu histórico pesa a favor aqui.
O que falta
O que a vaga pede e seu currículo ainda não mostra.
1 minuto: você envia o currículo, nós escrevemos o resto.
Ninguém caça sozinho. Esta vaga foi encontrada por outra pessoa e entrou no acervo de todo mundo. A caça continua enquanto você lê isto — e a sua parte do acervo (61.678 vagas, comparadas com o seu currículo) só passa a existir quando você entra.
O que você decide sobre cada vaga
Cada vaga vira um caso com histórico: candidatei, entrevista, proposta. Estes botões são os reais — só falta a conta.
Descrição da vaga
- Desenvolver e evoluir modelos preditivos de propensão a pagamento, recomendação de ofertas e precificação de descontos, utilizando dados comportamentais, financeiros e históricos de negociação.
- Conduzir experimentos e testes A/B para validar hipóteses relacionadas ao produto, jornada do cliente, comunicação e estratégias de oferta.
- Construir e aprimorar pipelines de dados e engenharia de features em parceria com os times de Engenharia de Dados.
- Aplicar técnicas analíticas e de machine learning para gerar insights que impulsionem a performance do produto e os resultados do negócio.
- Traduzir análises e resultados complexos em recomendações claras e acionáveis para as áreas de Produto, Growth e Risco.
- Monitorar e acompanhar métricas-chave do produto, identificando oportunidades de otimização e crescimento.
- Atuar de forma colaborativa com squads multidisciplinares, contribuindo para decisões orientadas por dados e evidências.
- Garantir a qualidade e a confiabilidade dos dados utilizados nos modelos e análises, apoiando a evolução contínua das estratégias e soluções do negócio.
- Experiência em Growth, Produto, Ciência de Dados ou áreas analíticas.
- Forte orientação a dados, pensamento analítico e capacidade de transformar informações em insights de negócio.
- Sólidos conhecimentos em SQL para extração, tratamento e análise de dados.
- Experiência com ferramentas de visualização e Business Intelligence, como Power BI, Tableau ou similares.
- Vivência na condução e interpretação de testes A/B e iniciativas de experimentação.
- Conhecimento de métricas de negócio, funis de conversão e indicadores de performance.
- Formação superior em Estatística, Ciência da Computação, Engenharia, Economia ou áreas correlatas.
- Experiência com Python para análise de dados, modelagem estatística e desenvolvimento de soluções analíticas.
- Conhecimento em técnicas de Machine Learning, incluindo regressão, árvores de decisão e algoritmos de boosting.
- Capacidade de comunicar análises e resultados complexos de forma clara para públicos técnicos e não técnicos.
- Familiaridade com ambientes de nuvem, como AWS, GCP ou Azure.
- Experiência prévia em produtos de crédito, cobrança, recuperação de crédito ou credit scoring será considerada um diferencial.
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Já tem vaga esperando
61.678 vagas encontradas nos últimos 30 dias — a sua nota nesta e em todas as outras sai assim que o currículo chega.