Who We Are
WPP Enterprise Solutions designs, builds, and operates the growth systems that competitive businesses rely on. In a world where Al is reshaping how companies drive growth, we lead clients in business transformation and marketing modernization, connecting strategy directly to execution. Our 12,000 experts in engineering and platforms, commerce, consulting, content transformation, CRM, and CX work within a unified global operating unit across 40+ markets. WPP Enterprise Solutions works alongside best-in-class partners including Adobe, AWS, Braze, Google, Microsoft, Salesforce, and Shopify, as well as innovators in AI, to deliver growth solutions tailored to the needs of our clients’ businesses. VML, part of WPP, supports WPP Enterprise Solutions by helping brands activate transformation through creativity and experience.
Estamos em busca de um(a) Cientista de Dados Júnior com perfil altamente analítico, focado e proativo. O(a) profissional será responsável por transformar dados brutos em insights valiosos para o negócio, atuando desde a preparação e exploração de bases de dados até a criação de relatórios, dashboards e o desenvolvimento de modelos estatísticos e preditivos.
2. Principais Responsabilidades e Atribuições
- Tratamento e Preparação de Dados: Realizar a preparação básica de dados (limpeza, estruturação e transformação) para posterior análise e modelagem.
- Análise Exploratória: Executar análises exploratórias de dados (EDA) para identificar padrões, tendências, anomalias e oportunidades de negócio.
- Dashboards e Relatórios: Construir e manter relatórios e dashboards dinâmicos para acompanhamento de métricas e KPIs das áreas operacionais/negócio.
- Modelagem Estatística e Preditiva: Desenvolver, testar e aplicar modelos estatísticos e algoritmos preditivos.
- Segmentação de Públicos: Aplicar métodos de segmentação de clientes/usuários para direcionamento de estratégias de negócio.
- Comunicação de Resultados: Estruturar apresentações claras e didáticas para comunicar resultados e achados analíticos a diferentes perfis de equipes.
3. Requisitos e Qualificações
Experiência e Formação
- Experiência Profissional: Mínimo de 1 ano de atuação como profissional efetivo na área de Dados (não contabilizando tempo de estágio).
- Modelagem Preditiva: Experiência prática comprovada no desenvolvimento de modelos preditivos.
- Segmentação: Domínio de conceitos e métodos de segmentação de públicos/clientes.
Conhecimentos Técnicos (Hard Skills)
- Linguagens de Programação: Domínio de Python ou R focado na execução de modelos e análise de dados.
- Bancos de Dados: Bons conhecimentos em SQL para extração, cruzamento e consulta de dados.
- Ferramentas de Apoio: Proficiência em Excel (manipulação de dados) e PowerPoint (estruturação de apresentações executivas).
Competências Comportamentais (Soft Skills)
- Elevada Capacidade Analítica: Facilidade para entender problemas complexos, estruturar hipóteses e propor soluções orientadas a dados.
- Foco e Concentração: Atenção aos detalhes e rigor estatístico na manipulação de informações.
- Iniciativa e Autonomia: Proatividade na busca de soluções e independência para gerenciar e executar suas demandas diárias.
- Trabalho em Equipe: Habilidade de colaboração interdepartamental, sabendo interagir e integrar diferentes níveis de conhecimento técnico.
4. Diferenciais (Nice to have)
- Experiência prévia em empresas de grande porte.
- Atuação prática específica no desenvolvimento de modelos de Churn (retenção) e Cross-sell (venda cruzada).
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