Engenheiro(a) de Machine Learning Pleno (Previsão de Churn em Meios de Pagamento)

confidential; United States; Remote; USD 25,000 - 37,000; Full time

Benefits offered by this job

Trabalho remoto 100%

Flexibilidade de localização

Conexão com times globais

Apoio à saúde física e mental

Job summary

Sylision procura Engenheiro(a) de Machine Learning Pleno para previsão de churn em meios de pagamento. O papel envolve definir regras de churn, criar variáveis transacionais com corte de dados, treinar modelos com XGBoost e scikit-learn, com validação temporal e explicações por cliente. Entrega em Docker e apoio à equipe de relacionamento.

Atenção a produção, monitoramento de deriva, calibração de probabilidades e colaboração com área comercial. Remoto 100% e contrato CLT ou PJ.

Qualifications

• Python e SQL para construir variáveis e pipelines reprodutíveis.
• Modelos de árvore em dados tabulares, com validação temporal.
• Compreensão de vazamento de informação e de definição de rótulo em previsão de saída.
• Prática de implantar e monitorar modelos em produção.
• Capacidade de explicar a saída do modelo a quem vai agir sobre ela.
• Autonomia para conduzir uma frente inteira do rótulo ao monitoramento.

Responsibilities

• Definir com a área comercial a regra de churn e a janela de previsão, e registrar a decisão
• Construir as variáveis de comportamento transacional com data de corte rigorosa
• Treinar e validar com XGBoost e scikit-learn, usando validação por período
• Gerar explicação por cliente para orientar a ação de retenção
• Orquestrar a pontuação mensal em Airflow e registrar versões e métricas no MLflow
• Publicar o modelo em Docker e entregar a lista de risco para o relacionamento
• Monitorar deriva das variáveis e a calibração das probabilidades, e acionar retreino quando necessário
• Desenhar com a equipe o experimento que mede o efeito real da ação de retenção

Skills

Python

SQL

Modelos de árvore

Validação temporal

Explicar saída do modelo

Autonomia

Tools

scikit-learn

XGBoost

MLflow

Docker

Airflow

Git

SQL

Job description

Vaga aberta de Engenheiro(a) de Machine Learning Pleno (Previsão de Churn em Meios de Pagamento). A empresa contratante é confidencial neste anúncio, e a seleção é conduzida pela Sylision.

Nível

pleno.

Modelo de trabalho

100% Remoto.

Contratação

tempo integral, CLT ou PJ.

Sobre a vaga

Em meios de pagamento, um estabelecimento que deixa de processar vendas na plataforma é receita perdida, e o aviso costuma chegar tarde: a queda de volume começa semanas antes do cancelamento formal. Há sinais no caminho, como menos transações por dia, mudança de ticket médio, aumento de estorno, abertura de chamado sobre taxa, queda na utilização do terminal. Você vai construir o modelo que estima a chance de cada cliente sair nos próximos meses e deixa a equipe de relacionamento agir a tempo.

O que você vai fazer

• Definir com a área comercial a regra de churn e a janela de previsão, e registrar a decisão
• Construir as variáveis de comportamento transacional com data de corte rigorosa
• Treinar e validar com XGBoost e scikit-learn, usando validação por período
• Gerar explicação por cliente para orientar a ação de retenção
• Orquestrar a pontuação mensal em Airflow e registrar versões e métricas no MLflow
• Publicar o modelo em Docker e entregar a lista de risco para o relacionamento
• Monitorar deriva das variáveis e a calibração das probabilidades, e acionar retreino quando necessário
• Desenhar com a equipe o experimento que mede o efeito real da ação de retenção

Requisitos

• Python e SQL para construir variáveis e pipelines reprodutíveis
• Modelos de árvore em dados tabulares, com validação temporal
• Compreensão de vazamento de informação e de definição de rótulo em previsão de saída
• Prática de implantar e monitorar modelos em produção
• Capacidade de explicar a saída do modelo a quem vai agir sobre ela
• Autonomia para conduzir uma frente inteira do rótulo ao monitoramento

Diferenciais

• Conhecimento de análise de sobrevivência e de modelos de tempo até o evento
• Experiência com modelos de uplift, que estimam quem responde à ação
• Ter lidado com dados de transações em volume
• Prática com calibração de probabilidade

Como é trabalhar aqui

Vaga 100% remota, com contratação CLT, para cliente da Sylision com sede em São Paulo, SP. O modelo é revisado por outra pessoa antes de cada pontuação oficial, e o resultado do experimento de retenção volta para a equipe de relacionamento em reunião curta. As mudanças de variável são registradas com motivo, para ser possível voltar atrás. Na candidatura, informe a sua pretensão salarial.

Benefícios oferecidos pela empresa contratante

• Ambiente colaborativo, com senso de comunidade e conquistas celebradas em equipe
• Trabalhe de qualquer lugar, com liberdade e flexibilidade
• Conexão global: convivência com times de diferentes países e culturas
• Apoio à saúde física com TotalPass e Mediquo
• Cuidado com a saúde mental pelo programa Team Care
• Contratação e jornada definidas com a empresa contratante

Tecnologias envolvidas

• Python
• scikit-learn
• XGBoost
• MLflow
• SQL
• Docker
• Airflow
• Git
• Análise de sobrevivência

Seus dados

tratados conforme a LGPD, com remoção a qualquer momento, a pedido.