Resumo Tech Jobs
Sobre a oportunidade
Você vai transformar dados de demanda, ocupação e comportamento de compra em modelos que precificam uma malha com milhares de pares origem-destino e rotas multi trecho — um problema de revenue management cientificamente rico, com inventário perecível de assentos, sazonalidade forte, no-show e tetos regulatórios. É um papel centrado na descoberta: formular hipóteses, validá-las com rigor estatístico e mover receita e margem na escala de milhões de viagens por ano. Seus Desafios Investigação e EDA — conduzir análise exploratória e estatística para descobrir padrões, levantar hipóteses e guiar a modelagem. Previsão de demanda — modelar demanda e no-show por par origem-destino com gradient boosting e séries temporais, corrigindo o viés de demanda censurada (unconstrained demand). Elasticidade e disposição a pagar — estimar elasticidade-preço e willingness-to-pay por segmento e rota, base para a otimização de preço. Revenue management em rede — modelar proteção de assentos e alocação de capacidade (fare buckets) em rotas multi-trecho, equilibrando ocupação e receita. Experimentação causal — desenhar testes A/B e inferência causal que validam mudanças de preço e medem uplift real, com critérios estatísticos claros de promoção. Explicabilidade e confiança — garantir interpretabilidade (ex.: SHAP) para defender cada preço perante o negócio e o regulador. Cold start e calibração — desenhar estratégias para rotas com pouco histórico, partindo de priors de literatura e evoluindo para ML, por tenant. Você é a ponte entre ciência e produto: colabora com ML engineers no caminho até produção, com data engineers na disponibilidade dos dados, e com as áreas comercial e de operações na definição das metas.