Engenheiro(a) de Machine Learning Pleno (Ranqueamento de Busca no Setor de Energia)

confidential; United States; Remote; USD 22.000 - 33.000; Vollzeit

Benefits dieser Stelle

Trabalho remoto 100%

Ambiente colaborativo

Flexibilidade de horário

Conexão com times globais

Apoio à saúde

Zusammenfassung

A Sylision está buscando um Engenheiro(a) de Machine Learning Pleno para desenvolvimento de sistemas de ranqueamento de busca no setor de energia. O trabalho é 100% remoto, com contratação CLT ou PJ, e envolve trabalhar com dados de consultas, cliques e contextos de consumo de energia para ordenar resultados com base na relevância.

O foco é reduzir o viés de posição, otimizar a experiência do usuário e manter pipelines com Python, XGBoost/LightGBM, MLflow e Airflow, apoiando experimentos

Qualifikationen

• Experiência com ranking de resultados de busca.
• Conhecimento de validação temporal e dados sequenciais.
• Experiência em treinar e avaliar modelos de ranking em produção.
• Conhecimento de MLflow, Docker e Airflow para experimentos.

Aufgaben

• Montar conjuntos de treino a partir de consultas e cliques, corrigindo viés de posição.
• Construir features de consulta, serviço e contexto.
• Treinar e avaliar modelos de ranking com XGBoost/LightGBM.
• Registrar experimentos e modelos com MLflow.
• Orquestrar treino e atualização de índice com Airflow.
• Realizar testes controlados (A/B) e ler resultados estatísticos.

Kenntnisse

Ranking de busca

Treinamento de modelos

Experimentação A/B

Validação temporal

Tools

Python

scikit-learn

XGBoost

LightGBM

MLflow

SQL

Docker

Airflow

Git

Jobbeschreibung

Vaga aberta de Engenheiro(a) de Machine Learning Pleno (Ranqueamento de Busca no Setor de Energia). 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:

A distribuidora de energia mantém um portal e um aplicativo onde o cliente procura segunda via de conta, religação, tarifa social, histórico de consumo e o status de falta de luz. A busca atual devolve resultados na ordem da data, e o cliente muitas vezes não acha o serviço, liga para a central e gera custo. Você constrói o modelo que ordena os resultados de acordo com o que a pessoa procurou.

Os sinais são consulta digitada, clique, abandono, ligação feita depois e contexto, como existência de interrupção em andamento na região. O desafio é o viés dos cliques, que refletem a posição atual e não a relevância, o deslocamento do comportamento durante uma ocorrência de falta de energia e a necessidade de testar a mudança sem prejudicar o atendimento.

Você mede por taxa de clique no primeiro resultado, taxa de busca sem resposta, queda de ligações originadas depois da busca e métricas de ranking calculadas offline.

O que você vai fazer:

• Montar o conjunto de treino a partir de consultas e cliques, corrigindo o viés de posição
• Construir features de consulta, de serviço e de contexto, como falta de energia na região
• Treinar modelos de ranqueamento com XGBoost e avaliar com métricas de ordenação
• Registrar experimentos e modelos no MLflow
• Orquestrar treino e atualização de índice com Airflow
• Fazer experimento controlado e ler o resultado com cuidado estatístico
• Monitorar deriva da consulta e de clique, disparando retreino quando passar do limite
• Escrever teste e documentação para o serviço de ranqueamento

Requisitos:

• Python e scikit-learn com validação adequada para dados ordenados no tempo
• Noção de ranqueamento, métricas de ordenção e viés de posição
• Gradient boosting em produção, com XGBoost ou LightGBM
• SQL para extrair e conferir dado de comportamento
• MLflow, Docker e Airflow ou ferramentas equivalentes
• Entregar uma frente de ponta a ponta e decidir dentro dela

Diferenciais:

• Ter trabalhado com busca textual, como Elasticsearch ou OpenSearch
• Conhecimento de aprendizado por ranking, como LambdaMART
• Prática com teste A/B em produto digital
• Noção de atendimento ao cliente em serviços regulados

Como é trabalhar aqui:

Vaga 100% remota, com contratação CLT, para cliente da Sylision com sede em São Paulo, SP. Cada modelo novo passa por revisão de outra pessoa do time e por experimento antes de ir a todos. Os resultados são acompanhados em painel único, com a regra de retreino escrita no repositório. 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
• LightGBM
• MLflow
• SQL
• Docker
• Airflow
• Git

Seus dados:

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