Senior Full-Stack Data Scientist - Growth Algorithms
As a Senior Full-Stack Data Scientist on the Growth Algorithms team, you'll design experiments and optimize client journeys using machine learning to enhance acquisition and retention strategies.
Somos muito mais do que uma empresa de maquininhas! A Stone é uma empresa de tecnologia e serviços financeiros focada no(a) cliente.
Nascemos com o propósito de ser protagonistas na transformação da indústria de pagamentos, servindo o(a) empreendedor(a) brasileiro(a) e transformando seus sonhos em resultados.
Somos a maior empresa independente de meios de pagamentos do Brasil, com mais de quinze mil pessoas espalhadas pelas cinco regiões do país, em um cenário repleto de desafios e oportunidades. Valorizamos o trabalho em equipe, a flexibilidade, o desenvolvimento contínuo e os pensamentos disruptivos e incansáveis na busca de soluções para a nossa RAZÃO.
Por aqui, vivemos nossa cultura no dia a dia, guiados por esses 5 valores:
💚 O cliente é a razão
O cliente é o motivo pelo qual existimos e só temos sucesso se ele tiver sucesso.
⚡ Cabeça de dono
Fazemos o que é certo, do jeito certo, com responsabilidade e tecnologia para decidir melhor.
🎯 Direto ao ponto
Profundidade para entender e simplicidade para resolver.
🤝 Excelência é um jogo de equipe
Construímos um negócio de longo prazo, em time e com colaboração.
✨ Paixão em cada detalhe
Fazemos com paixão, atenção aos detalhes e vontade de surpreender para ajudar o cliente a vencer.
Na Stone, acreditamos que a melhor experiência para nossos clientes nasce da combinação entre tecnologia, dados e profundo entendimento de comportamento dos nossos clientes e produtos.
Você fará parte de um time responsável por desenvolver e escalar sistemas de recomendação (Next Best Action / Next Best Offer), integrados às jornadas digitais e offline da Stone, potencializando personalização e crescimento de receita.
(itens com asterisco possuem regras específicas de elegibilidade, que serão explicadas pelos recrutadores ao longo do processo seletivo)
💸Salário Fixo
💰 Pacote de Remuneração Variável* (PLR, ILP ou Comissão - disponibilizado conforme a elegibilidade do cargo, não sendo um modelo de livre escolha)
🏥 Plano de Saúde e Odontológico com coparticipação (exceto para profissionais com deficiência que não possuem coparticipação)
🩺Hospital Virtual Verde: equipe de telemedicina disponível 24 horas por dia, 7 dias por semana
💊Subsídio de medicamentos
🍽️ Vale Refeição e/ou Vale Alimentação - Pluxee* (exceto para cargos de Executivo(a) Comercial - 6hrs)
👶 Auxílio Creche (para crianças até 5 anos e 11 meses)
💙 Auxílio Filho com Deficiência
🛡️ Seguro de Vida
⛽Auxílio combustível ou auxílio deslocamento *
🏠 Auxílio home office * (apenas para contratos Híbridos ou Remotos)
🎁 Kit Acolhimento para novos pais
🏢 Convênio SESC*
📚 Benefício Educação - Plataforma interna de autodesenvolvimento (Studa e Biblioteca Stone)
🧠 Acolhe360º - Apoio emocional (gratuito)
💆 Quick Massage e Ambulatório*
Opcionais:
Wellhub - TotalPass - Pet Club - Flash - Férias&Co - VT - Allya - Parcerias educacionais
*Além das vagas afirmativas, todas as vagas Stone também são destinadas a pessoas com deficiência.
As a Senior Full-Stack Data Scientist on the Growth Algorithms team, you'll design experiments and optimize client journeys using machine learning to enhance acquisition and retention strategies.
As a Senior Data Scientist on the CX Consumer Analytics team, you will connect customer support interactions to financial outcomes through advanced modeling and analytics.
The Staff Data Scientist will architect and execute Machine Learning solutions, develop Large Language Models, and automate complex Data Analytics workflows to enhance business decision-making.
As a Machine Learning-focused Data Scientist, you will build and deploy models to detect and prevent fraud, ensuring data quality and collaborating across teams to enhance fraud defenses.
As a Machine Learning-focused Data Scientist, you will enhance fraud detection and prevention efforts while collaborating across teams to ensure data quality and model effectiveness.