Methodology Lead – CatExpert.ai
Dreaming big is in our DNA. It’s who we are as a company. It’s our culture. It’s our heritage. And more than ever, it’s our future. A future where we’re always looking forward. Always serving up new ways to meet life’s moments. A future where we keep dreaming bigger. We look for people with passion, talent, and curiosity, and provide them with the teammates, resources and opportunities to unleash their full potential. The power we create together – when we combine your strengths with ours – is unstoppable. Are you ready to join a team that dreams as big as you do?
Methodology Lead – CatExpert.ai
Workplace: Campinas - SP
Job type: Full-time employee
Work model: Onsite
Sobre a área e o desafio
A CatExpert.ai é a plataforma global de Category Management da AB InBev, desenvolvida internamente para gerar recomendações avançadas de sortimento, planogramação e otimização de espaço para grandes varejistas em mais de 15 mercados ao redor do mundo.
Estamos em busca de uma pessoa Methodology Lead para atuar como referência técnica e científica da solução, liderando o desenho e a evolução dos algoritmos que impulsionam decisões de negócio de alto impacto. Essa é uma posição estratégica, altamente técnica e com forte interface com líderes globais, times de produto, engenharia e negócios.
Essa posição é presencial em Campinas/SP e exige inglês avançado para atuação em um ambiente global.
Principais responsabilidades
Liderança técnica e metodológica
Desenhar, desenvolver e ser dono(a) dos modelos estatísticos, de otimização e Machine Learning que sustentam as funcionalidades da CatExpert.ai.
Criar e evoluir algoritmos para:
Otimização de sortimento
Geração e avaliação de planogramas
Recomendações de SKUs
Fair Share of Shelf, space elasticity e clusterização de lojas
Garantir que os modelos sejam robustos, escaláveis, explicáveis e alinhados aos indicadores de negócio (ex.: crescimento de receita, participação de categoria).
Agentic AI e Inteligência Artificial Generativa
Liderar a implementação de fluxos de Agentic AI, permitindo recomendações autônomas e multi-etapas.
Avaliar e integrar soluções baseadas em LLMs para geração de insights, explicações automáticas e interações em linguagem natural.
Acompanhar tendências e frameworks emergentes (LangGraph, AutoGen, CrewAI), propondo aplicações práticas no produto.
Conexão entre dados e negócio
Atuar em parceria próxima com times globais de Category Management e mercado.
Traduzir problemas complexos de negócio em soluções analíticas bem estruturadas.
Validar resultados com stakeholders e iterar rapidamente para garantir impacto comercial.
Contribuir com visão crítica e conhecimento de CPG/FMCG, especialmente em contexto de varejo e categorias.
Influência e comunicação executiva
Apresentar metodologias, resultados e trade-offs de forma clara, visual e orientada a negócio para lideranças seniores.
Criar documentação metodológica acessível para públicos técnicos e não técnicos.
Representar a área de Analytics em fóruns estratégicos e comparações com ferramentas de mercado.
Gestão e desenvolvimento de pessoas
Liderar e desenvolver um time de 2 a 3 cientistas de dados.
Definir direcionamento técnico, revisar entregas e apoiar o crescimento profissional do time.
Disseminar boas práticas de modelagem, experimentação e qualidade de código.
Requisitos
Formação
Mestrado ou PhD em Estatística, Matemática Aplicada, Pesquisa Operacional, Ciência da Computação ou áreas correlatas
ouGraduação com sólida experiência em Analytics avançado / Data Science.
Experiência necessária
Experiência comprovada no desenvolvimento e implantação de modelos analíticos em produção, em escala.
Vivência prévia em CPG, Varejo ou FMCG, com exposição a category management, trade marketing ou retail analytics.
Experiência atuando junto a áreas de negócio, traduzindo problemas e garantindo adoção das soluções.
Atuação em produtos de dados ou IA, não apenas modelos isolados.
Conhecimentos técnicos
Python avançado (NumPy, Pandas, Scikit-learn, princípios de OOP).
Estatística e modelagem: regressões, modelos bayesianos, testes de hipóteses, design de experimentos.
Machine Learning supervisionado e não supervisionado.
Otimização: programação linear, inteira, métodos estocásticos e heurísticas.
Conceitos de Agentic AI, LLMs, RAG e MLOps.
SQL e manipulação de dados em larga escala.
Diferenciais
Experiência com ferramentas de Category Management (JDA, SpacePlano, ShelfIQ).
Conhecimento em planogramação, space planning ou shelf optimization.
Azure, Databricks, Spark, Docker ou CI/CD.
Competências comportamentais
Visão estratégica e mentalidade de produto
Forte comunicação e storytelling com dados
Capacidade de atuar em ambientes ambíguos e globais
Perfil colaborativo, curioso e orientado a excelência
Desenvolvimento e mentoria de talentos técnicos