Decision Scientist (Estratégia de Portfólio)

Nosso papel é ajudar as diversas áreas do isaac resolvendo problemas munidos de forte contexto do negócio e conectando com o mundo dados. 

Decision Scientists são pessoas que têm um perfil analítico e conseguem passar por todos os estágios como: identificar problemas, levantar hipóteses, estruturar soluções e traduzir números em decisões que afetam diretamente diversas áreas de negócios.

Dentro da estrutura de rentabilidade, nosso papel é apontar o caminho mais eficiente e escalável para alcançarmos nossos objetivos e garantir a sustentabilidade financeira do isaac

Dentro do time de portfólio, somos responsáveis por mensurar e projetar o risco da nossa carteira, desdobrando os resultados das nossas análises para os demais times de rentabilidade em metas palpáveis e insights claros. Nossa rotina inclui construir diversos relatórios para alta liderança isaac e Arco sobre nosso negócio, trazendo aprendizados e perspectivas para nossa rentabilidade.

• Identificar e estruturar um problema;
• Levantar hipóteses;
• Analisar os dados para validar hipóteses e ter embasamento na tomada de decisão;
• Tomar decisões com riscos calculados;
• Formular políticas para o negócio;
• Monitorar experimentos, implementação e resultados;
• Criticar números e decisões sendo um guardião de uma cultura de decisões baseadas em dados;
• Comunicar suas descobertas para lideranças e apoiar as diferentes áreas de negócios em decisões estratégicas;
• Trabalhar no seu dia a dia com uma diversidade de temas e pessoas com diferentes backgrounds.

• Nós não temos requisitos de formação específica nem de background. O que precisamos que todos os analistas tenham é:

  • Capacidade de estruturar e resolver problemas complexos
  • Alta capacidade analítica
  • Noção sobre negócios
  • Vontade de aprender sempre
  • Saber trabalhar bem em equipes diversas
  • Boa habilidade de comunicação

Aqui não exigimos que os analistas tenham profundo conhecimento em Data Science, mas antes de se aplicar a essa vaga, é importante saber que ferramentas para manipulação de dados serão viabilizadores do seu trabalho no isaac. Somos uma empresa de educação e por conta disso, a vontade de aprender sempre é muito importante para nós. Aprender novas linguagens, novos modelos, novas plataformas, novas metodologias, são parte importante do nosso trabalho como DS.

• Conhecimento de algumas linguagens de programação para algoritmos de data science (em especial Python).
• Conhecimentos de estatística como Sample Sizing, Teste de Hipótese, etc.
• Conhecimento em ferramentas de visualização de dados como Metabase, Looker, Superset, etc