Especialista de Pricing

PAN Ágeis, flexíveis e criativos, exploramos possibilidades com disposição e desejo de fazer acontecer. Sempre prontos para encarar novos desafios, nutrimos líderes que, além de ter garra, são abertos e empáticos, veem na proximidade das relações, o elo entre cada um.

Somos o PAN Ágeis, flexíveis e criativos, exploramos possibilidades com disposição e desejo de fazer acontecer. Sempre prontos para encarar novos desafios, nutrimos líderes que, além de ter garra, são abertos e empáticos, veem na proximidade das relações, o elo entre cada um.

Nossa missão, se faz cumprida quando transformamos a vida dos outros através dos nossos conhecimentos. Nossos pilares de cultura, reforçam nossa postura idealizadora e com desejo de fazer acontecer: Intensidade, Inconformismo, Eficiência, Espirito de equipe e Integridade. Somos seu aliado financeiro, trazendo soluções inteligentes que ajudam você a alcançar seus objetivos com segurança e confiança.

Desenvolver modelos quantitativos que expliquem a relação entre preço, conversão e demanda, apoiando a evolução das estratégias de pricing de veículos. Atuar como referência técnica na geração de evidências, hipóteses e recomendações que serão traduzidas em ações de preço pelas áreas de negócio.

Principais desafios:

• Desenvolver, validar e evoluir modelos de elasticidade preço-demanda e conversão, considerando segmentos, produtos, canais e condições de financiamento.
• Aplicar métodos de inferência causal e uplift modeling para estimar o efeito incremental de alterações de preço.
• Definir o desenho estatístico de testes A/B e A/B/n, incluindo amostragem, métricas, grupos de controle e critérios de avaliação.
• Explorar técnicas como Multi-Armed Bandits, quando adequadas ao problema e ao nível de maturidade experimental.
• Desenvolver algoritmos e recomendações de taxa que sirvam como insumo para as análises e ações dos Business Analysts.
• Realizar backtesting e acompanhar estabilidade, desempenho e capacidade de generalização dos modelos.
• Trabalhar com a frente de ROA na avaliação ex-post dos resultados, sem assumir a responsabilidade pela modelagem financeira ou contábil.
• Atuar como referência técnica e multiplicador de conhecimento em modelagem de pricing.

Quais as principais competências para a posição?

• Formação em Estatística, Matemática Aplicada, Economia, Econometria, Engenharia, Ciência de Dados ou áreas correlatas.
• Experiência sólida com modelos estatísticos, econométricos ou de Machine Learning.
• Conhecimento de elasticidade, inferência causal, experimentação e efeitos heterogêneos de tratamento.
• Domínio de Python ou R e SQL.
• Conhecimento de testes de hipótese, poder estatístico, intervalos de confiança e análise de sensibilidade.
• Rigor científico, pensamento crítico e autonomia para conduzir modelagens de ponta a ponta.
• Capacidade de traduzir resultados técnicos em hipóteses e recomendações claras para as áreas de negócio.
• Perfil colaborativo para atuar com Business Analysts, ROA, Engenharia de Dados, Crédito e demais stakeholders.

Principais desafios:

• Desenvolver, validar e evoluir modelos de elasticidade preço-demanda e conversão, considerando segmentos, produtos, canais e condições de financiamento.
• Aplicar métodos de inferência causal e uplift modeling para estimar o efeito incremental de alterações de preço.
• Definir o desenho estatístico de testes A/B e A/B/n, incluindo amostragem, métricas, grupos de controle e critérios de avaliação.
• Explorar técnicas como Multi-Armed Bandits, quando adequadas ao problema e ao nível de maturidade experimental.
• Desenvolver algoritmos e recomendações de taxa que sirvam como insumo para as análises e ações dos Business Analysts.
• Realizar backtesting e acompanhar estabilidade, desempenho e capacidade de generalização dos modelos.
• Trabalhar com a frente de ROA na avaliação ex-post dos resultados, sem assumir a responsabilidade pela modelagem financeira ou contábil.
• Atuar como referência técnica e multiplicador de conhecimento em modelagem de pricing.

Desejável

• Pós-graduação, mestrado ou doutorado em área quantitativa.
• Experiência em Pricing, crédito, bancos, fintechs ou setores com precificação dinâmica.
• Experiência com uplift modeling, causal forests, estimadores doubly robust ou modelos de escolha discreta.
• Conhecimento de testes A/B/n, experimentação sequencial, Multi-Armed Bandits ou contextual bandits.
• Familiaridade com produtos de crédito e conceitos como spread, funding, risco de crédito e ROA.
• Experiência com versionamento, ambientes em nuvem e modelos analíticos em produção.

Modelo de atuação: Híbrido (4 dias presenciais no escritório e 1 dia home office) - Avenida Paulista.

Be