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Skeelo

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51 - 200 funcionários

Fundada em 2019

👥 B2C

📱 Mídia

B2C • Media

Skeelo é um aplicativo de leitura digital baseado em assinatura que oferece aos usuários acesso mensal a ebooks e audiobooks por meio de parcerias com editoras. Os usuários baixam o app na App Store ou Google Play, recebem novos títulos todo mês como parte do plano (com opções para trocar o livro do mês) e ficam com os livros recebidos permanentemente. O Skeelo foca na leitura e audição em movimento, oferecendo uma biblioteca digital curada para leitores e ouvintes de audiobooks.

Descrição

• Estruturar a área de Machine Learning e IA dentro do time de Dados, definindo stack, arquitetura, governança de modelos e boas práticas de MLOps desde o primeiro modelo até a operação em escala • Desenvolver e colocar em produção modelos preditivos sobre nossos dados proprietários, com foco em recomendação de conteúdo, propensão e personalização da jornada do leitor (churn, reativação, próximo melhor livro, formato ideal) • Levar GenAI e agentes de IA para o dia a dia da operação e do produto: assistentes de curadoria, automação de fluxos internos e experiências conversacionais que aumentem engajamento e produtividade • Recrutar, formar e desenvolver o time de cientistas de dados, sendo protagonista na construção da equipe que vai crescer com você • Trabalhar lado a lado com Engenharia de Dados, Analytics, Produto, Growth e Engenharia de Software para integrar os modelos nos produtos, no CRM e nas decisões de negócio, fechando o ciclo completo do treinamento ao monitoramento, retreino e medição de impacto em métricas como D28, MAU e minutos consumidos

🎯 Requisitos

• Experiência comprovada estruturando áreas de Machine Learning ou Data Science, do zero ou em fase inicial de maturidade • Forte capacidade técnica hands-on em ML, com domínio de Python e do ecossistema moderno de dados (ex.: Databricks, AWS, SQL) • Casos de uso reais de ML em produção e em escala, com impacto de negócio mensurável, não só prova de conceito • Domínio do ciclo de vida completo de modelos: treinamento, deploy, monitoramento de performance e drift, retreino, versionamento e documentação (MLOps na prática) • Visão de experimentação: cultura de teste A/B, mensuração causal e decisão baseada em evidência • Inglês avançado ou fluente

🏖️ Benefícios

• Modelo de trabalho remoto • Encontros presenciais em São Paulo - SP