[DADOS] SENIOR DATA SCIENTIST

stone· Engenharia & Tecnologia
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About this role

Sobre a Stone:

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.

Nossa Cultura:

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.

 

 

Como é ser uma pessoa SENIOR DATA SCIENTIST:

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.

 

O que esperamos de você:

  • Experiência sólida em sistemas de recomendação (collaborative filtering, content-based, deep learning, contextual bandits).
  • Domínio de estatística e causal inference aplicadas a personalização.
  • Fluência em Python, com bibliotecas de ML (PyTorch, TensorFlow, LightFM, XGBoost).
  • Experiência com grandes volumes de dados (Spark, Databricks, BigQuery).
  • Capacidade de traduzir resultados técnicos em impacto de negócio.
  • Projetar, implementar e evoluir modelos de recomendação para diferentes casos de uso e canais, garantindo desempenho, escalabilidade e qualidade das soluções.
  • Definir métricas de sucesso (precisão, recall, uplift, impacto de negócio).
  • Desenvolver e aprimorar processos de avaliação, validação e monitoramento dos modelos de recomendação, assegurando sua qualidade em produção.
  • Atuar como referência técnica dentro da equipe, contribuindo para a evolução das práticas de recomendação, compartilhando conhecimento e apoiando decisões técnicas.
  • Trabalhar em parceria com Product Managers, Engenheiros e áreas de negócio para transformar problemas complexos em soluções de Machine Learning com impacto mensurável para o cliente e para o negócio.

 

O que aumenta as suas chances:

  • Experiência em recomendação em escala global.
  • Vivência em MLOps (monitoramento, data drift, concept drift).

 

Nosso pacote de Remuneração e Benefícios:

(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.

Frequently Asked Questions

Is the salary disclosed for the [DADOS] SENIOR DATA SCIENTIST position at stone?
The salary for this [DADOS] SENIOR DATA SCIENTIST role at stone is not publicly listed. Click "Apply Now" to learn more about the compensation package on their official careers page.
Where is the [DADOS] SENIOR DATA SCIENTIST position at stone located?
This [DADOS] SENIOR DATA SCIENTIST role at stone is based in Remoto. The position is listed as on-site or hybrid. Check the full job description or apply directly to confirm the work arrangement.
Which team or department does the [DADOS] SENIOR DATA SCIENTIST at stone belong to?
This [DADOS] SENIOR DATA SCIENTIST position is part of the Engenharia & Tecnologia department at stone. See the full job description for more information about the team structure and responsibilities.
How do I apply for the [DADOS] SENIOR DATA SCIENTIST position at stone?
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When was the [DADOS] SENIOR DATA SCIENTIST job at stone posted?
This [DADOS] SENIOR DATA SCIENTIST position at stone was posted on Jul 29, 2026. Apply as soon as possible — early applications are often reviewed first.
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