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EstrelaBet · Belo Horizonte, MG

Cientista de dados pleno

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A Stellar Gaming é uma holding de entretenimento digital criada para transformar a forma como o Brasil se diverte.

Somos o ecossistema que conecta marcas, tecnologia, pessoas e propósito para redefinir o entretenimento online. Operamos marcas como EstrelaBet e VUPI, mas somos muito mais do que um portfólio: somos um só time, uma só cultura e um único norte.

Por que a Stellar Gaming?

Porque aqui o trabalho importa. O que você constrói fica. Crescimento não acontece por acaso, ele vem de visão, esforço e de pessoas que acreditam no que estão fazendo. Buscamos pessoas que gostam de desafio, pensam grande e se responsabilizam pelo que entregam. Ambição se traduz em prática, sonhar grande pede disciplina e o resultado vem quando o time joga junto.

Se interessou? Então, segue mais detalhes dessa oportunidade:

- ️ Como será seu dia a dia como cientista de dados pleno:

- Desenvolver, validar e colocar em produção modelos preditivos que impactam diretamente receita e retenção — propensão, churn, LTV, recomendação e detecção de comportamentos atípicos.

- Explorar grandes volumes de dados transacionais para entender o comportamento dos jogadores e gerar hipóteses que viram produto, campanha ou decisão de negócio.

- Desenhar e analisar experimentos (testes A/B), definindo métricas, hipóteses e leitura estatística dos resultados com rigor.

- Construir e manter features e pipelines de dados em conjunto com Engenharia de Dados, garantindo reprodutibilidade, versionamento e confiabilidade.

- Monitorar a performance dos modelos em produção, identificar degradação e iterar continuamente.

- Traduzir problemas de negócio de áreas como CRM, Marketing, Produto e Risco em perguntas modeláveis e devolver o resultado em linguagem clara para públicos não técnicos.

✨ O que você precisa saber para se juntar ao nosso time de dados:

- Formação em Estatística, Matemática, Ciência da Computação, Engenharias, Física, Economia ou áreas correlatas.

- Experiência sólida como Cientista de Dados, com modelos efetivamente entregues em produção (não apenas provas de conceito).

- Python avançado para análise e modelagem (pandas, scikit-learn) e SQL avançado.

- Fundamentos consistentes de estatística e machine learning: regressão, classificação, séries temporais, técnicas de validação e escolha de métricas.

- Vivência com ambientes de nuvem e processamento de dados em escala (Databricks, Spark ou equivalente).

- Versionamento de código com Git e boas práticas de organização de projeto.

- Boa comunicação, autonomia e capacidade de defender decisões técnicas diante de stakeholders de negócio.

Não é critério de desabono, mas será um grande diferencial se você tiver:

- Experiência em indústrias de alto volume transacional (gaming, apostas, fintechs, e-commerce ou SaaS).

- Práticas de MLOps: MLflow, CI/CD de modelos, deploy via API e monitoramento de drift.

- Conhecimento em inferência causal e uplift modeling aplicados a campanhas e retenção.

- Experiência com PySpark em escala e arquitetura de dados moderna (Delta Lake, medallion).

- Vivência com modelagem de safras, segmentação de clientes e cálculo de CLV.

- Aplicação de LLMs/GenAI em produtos ou processos internos.

- Lovable ou outras ferramentas de visualização para comunicação de resultados.

✅ Modelo de trabalho: Presencial (Belo Horizonte - MG)

✅ Regime de contratação: PJ

Se você quer construir algo grande.

Se acredita em trabalho duro, responsabilidade e propósito.

Se quer fazer parte de um ecossistema que cresce sem perder a essência.

Uma cultura AI-first: para nós, inteligência artificial não é um projeto paralelo, é parte da forma como trabalhamos e tomamos decisões. Buscamos alguém com curiosidade, aptidão e iniciativa para incorporar IA à rotina, utilizando essas ferramentas de forma prática para analisar dados, automatizar processos, acelerar entregas e encontrar novas soluções para desafios de negócio.

A Stellar Gaming pode ser o seu lugar.

Candidate-se e venha construir o futuro do entretenimento com a gente.

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