Cientista de Dados Sênior (Testes A/B em Recursos Humanos)

Vaga aberta de Cientista de Dados Sênior (Testes A/B em Recursos Humanos) . A empresa contratante é confidencial neste anúncio, e a seleção é conduzida pela Sylision. Nível: senior. Modelo de trabalho: 100% Remoto. Contratação: tempo integral, CLT ou PJ. Sobre a vaga A área de recursos humanos quer saber se uma mudança funciona antes de aplicá-la a todos: uma nova mensagem de convite para a entrevista, um formulário de candidatura mais curto, outro horário de envio do lembrete de pesquisa de clima. Como o número de pessoas é pequeno comparado ao de um aplicativo de consumo, o teste A/B exige mais cuidado com tamanho de amostra, com quem entra em cada grupo e com quanto tempo esperar. Você vai desenhar os experimentos, calcular o tamanho de amostra necessário, definir a métrica principal (taxa de conclusão da candidatura, comparecimento à entrevista, resposta à pesquisa) e as métricas de proteção. O erro mais comum é olhar o resultado todo dia e parar quando o valor parece bom, o que gera falsa descoberta. Outro é medir o que é fácil e não o que importa. Quando a amostra é pequena demais, a resposta honesta é que não dá para concluir, e você precisa dizer isso com clareza e propor outro caminho, como acumular rodadas ou usar um intervalo de confiança em vez de um valor-p isolado. O que você vai fazer Desenhar experimentos com hipótese, métrica principal e métricas de proteção Calcular tamanho de amostra e duração antes de iniciar o teste Definir a aleatorização e verificar o equilíbrio entre os grupos Analisar resultados com intervalo de confiança e tamanho de efeito Evitar espiar o resultado antes da hora e corrigir comparações múltiplas Documentar cada teste em um registro que outras pessoas consultem Explicar para a área de pessoas o que o resultado permite concluir e o que não permite Orientar colegas em planejamento e leitura de experimentos Requisitos Teste de hipótese, poder estatístico e tamanho de amostra Python, Pandas e SQL para montar e analisar os dados Entendimento de erro tipo I e II e de comparações múltiplas Cuidado com dado de pessoas e com a LGPD Comunicação clara de incerteza Julgamento para recusar um teste que não tem como dar resposta Diferenciais Métodos para amostras pequenas, como bayesiano ou sequencial Experiência com pesquisa de clima ou de engajamento Noção de viés de seleção em dados de pessoas Visualização de intervalos para leitura de gestores Prática em registro e reprodução de análises Como é trabalhar aqui Vaga 100% remota, com contratação CLT, para cliente da Sylision com sede em Minas Gerais. Cada experimento tem um plano escrito e revisado por outra pessoa antes de começar, e o resultado fica documentado no mesmo lugar. O ritmo é de poucos testes bem feitos por trimestre. Benefícios oferecidos pela empresa contratante Ambiente colaborativo, com senso de comunidade e conquistas celebradas em equipe Trabalhe de qualquer lugar, com liberdade e flexibilidade Conexão global: convivência com times de diferentes países e culturas Apoio à saúde física com TotalPass e Mediquo Cuidado com a saúde mental pelo programa Team Care Contratação e jornada definidas com a empresa contratante Tecnologias envolvidas Python Estatística SQL Testes A/B Pandas Inferência Poder estatístico Jupyter Git Seus dados: tratados conforme a LGPD, com remoção a qualquer momento, a pedido. #J-18808-Ljbffr Sylision