Engenheiro(a) de Machine Learning Pleno (Ranqueamento de Busca na Indústria)

confidential; United States; Remote; USD 90,000 - 150,000; Full time

Benefits offered by this job

Remoto 100%

CLT ou PJ

Trabalho com equipe global

Job summary

Sylision está contratando Engenheiro(a) de Machine Learning Pleno para desenvolver sistemas de ranqueamento de busca em um cliente com atuação global. A posição é 100% remoto e aberta sob contratação CLT ou PJ, com foco em dados de catálogos e feedback de usuários.

Você vai liderar a construção de modelos de ranking, gerenciar o pipeline de dados e garantir desempenho estável em produção, com monitoramento de deriva e melhoria contínua.

Qualifications

• Experiência com ranking de busca/ML a partir de logs de busca, cliques e pedidos.
• Conhecimento em construção de features e tratamento de vieses de posição.
• Capacidade de trabalhar com dados de catálogos grandes e dados de produto.

Responsibilities

• Montar o conjunto de treino de ranking a partir de logs de busca e cliques.
• Corrigir viés de posição e tratar consultas sem clique.
• Construir features de consulta, item e interação; versionar o conjunto.
• Treinar e comparar modelos de ranking com validação temporal.
• Orquestrar treino e carga de features com Airflow; rastrear com MLflow.
• Implantar o modelo atrás de uma API com latência controlada; monitorar deriva.
• Desenhar e analisar testes online com a área comercial.

Skills

Python

SQL

Interpretação de resultados

Comunicação de resultados

Tools

XGBoost

scikit-learn

MLflow

Airflow

Docker

Git

Elasticsearch/OpenSearch

Job description

Vaga aberta de Engenheiro(a) de Machine Learning Pleno (Ranqueamento de Busca na Indústria). 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

Uma indústria vende peças e insumos por um catálogo com dezenas de milhares de itens, e o comprador técnico procura por código antigo, por medida, por nome informal ou por aplicação. A busca atual devolve resultado na ordem do estoque. Você vai construir o modelo de ranqueamento que ordena os resultados pela chance de o item ser o que a pessoa procura, usando cliques, adições ao pedido e compras.

O desafio está nos dados. Cliques em posição alta são enviesados pela própria posição, itens novos não têm histórico, e muita busca termina sem clique. É preciso montar o conjunto de treino com cuidado, evitar vazamento entre treino e validação e tratar consultas raras. Também há regra de negócio, como item descontinuado nunca aparecer na frente de um equivalente disponível.

O resultado se mede em ganho acumulado descontado e taxa de clique offline, e depois em teste online com busca sem resultado útil, tempo até o primeiro pedido e conversão. O modelo vai para produção com monitoramento de deriva, porque o catálogo muda toda semana.

O que você vai fazer

• Montar o conjunto de treino de ranqueamento a partir de logs de busca, cliques e pedidos
• Corrigir o viés de posição e tratar consultas sem clique
• Construir features de consulta, item e interação, e versionar o conjunto
• Treinar e comparar modelos de ranqueamento com validação por tempo
• Orquestrar treino e carga de features no Airflow, com rastreio no MLflow
• Colocar o modelo em produção atrás de uma API com limite de latência
• Monitorar deriva e qualidade, e definir o gatilho de retreino
• Desenhar e analisar o teste online com a área comercial

Requisitos

• Python para ciência de dados e SQL avançado de consulta e agregação
• Modelos de árvore, com XGBoost ou equivalente, e noção de aprendizado de ranqueamento
• Métricas de ranqueamento, como ganho acumulado descontado e posição do primeiro acerto, e validação sem vazamento
• Docker e noção de implantação de modelo em serviço
• Git e revisão de código em time
• Clareza para explicar um resultado a quem decide

Diferenciais

• Experiência com busca textual, como Elasticsearch ou OpenSearch
• Conhecimento de feedback implícito e de viés de seleção
• Noção de loja de features
• Interesse por catálogo técnico e dados de produto

Como é trabalhar aqui

Vaga 100% remota, com contratação CLT, para cliente da Sylision com sede em São Paulo, SP. Cada experimento tem um registro curto com hipótese, dados usados e resultado, e as mudanças passam por revisão de outra pessoa de dados. O time acompanha as métricas do modelo em painel e revisita o que deu certo ou errado uma vez por ciclo. 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
• Airflow
• Docker
• Git

Seus dados: tratados conforme a LGPD, com remoção a qualquer momento, a pedido.