Engenheiro(a) de Machine Learning Pleno (Score de Crédito na Indústria)

confidential; United States; Remote; USD 28.000 - 45.000; Vollzeit

Benefits dieser Stelle

Ambiente colaborativo

Trabalhe de qualquer lugar

Conexão global

Apoio à saúde física

Zusammenfassung

A Sylision contrata Engenheiro(a) de Machine Learning Pleno para desenvolver um modelo de score de crédito para indústria, com atuação 100% remota. A posição aceita contratação CLT ou PJ, com foco em dados tabulares e produção de modelos com explicabilidade para o time de crédito.

Você trabalhará com validação temporal, calibração de probabilidades, e publicação do pipeline de retreino, monitoramento de distribuição e comunicação de resultados para áreas financeiras.

Qualifikationen

• Python aplicado a modelos tabulares com scikit-learn e XGBoost.
• Validação temporal adequada e prevenção de vazamento de informação.
• Conhecimento de métricas de crédito (KS) e calibração de probabilidade.
• SQL para montar bases de treino confiáveis.
• Experiência com MLflow ou ferramenta equivalente.
• Cuidado com explicabilidade e com decisões automatizadas.

Aufgaben

• Construir a base de treino com corte temporal correto e definição clara do evento de atraso.
• Criar variáveis de comportamento de pagamento e de relacionamento comercial.
• Treinar e comparar modelos de gradiente com regressão logística como referência.
• Validar por janelas de tempo, medir separação e calibração das probabilidades.
• Gerar explicações por cliente para o time de crédito.
• Publicar o modelo com versionamento e pipeline de retreino agendado.
• Monitorar mudança de distribuição e queda de desempenho com alertas.
• Propor pontos de corte e política de limite junto com a área financeira.

Kenntnisse

Validação temporal

Explicabilidade de modelos

Construção de features de pagamento

Tools

Python

scikit-learn

XGBoost

MLflow

SQL

Airflow

Docker

Monitoramento de modelos

Jobbeschreibung

Vaga aberta de Engenheiro(a) de Machine Learning Pleno (Score de Crédito 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:

A área comercial de uma indústria vende a prazo para uma rede de distribuidores e revendedores, e o limite de crédito de cada cliente é decidido hoje por regra fixa e análise manual. O score que você vai construir estima a chance de atraso longo nos próximos meses, usando histórico de pagamento, pedidos, devoluções, sazonalidade do setor do cliente e dados cadastrais.

O terreno é cheio de armadilhas. Há poucos inadimplentes frente ao total, o histórico de quem foi recusado não existe, o comportamento muda com o ciclo econômico e qualquer variável que use informação posterior à data da decisão invalida o modelo. A saída também precisa ser explicável: o analista de crédito e o cliente têm de entender por que um limite foi reduzido.

O sucesso se mede por separação entre bons e maus pagadores, por estabilidade da distribuição das variáveis ao longo do tempo e pelo efeito na perda esperada da carteira, sempre comparado à regra atual.

O que você vai fazer:

• Construir a base de treino com corte temporal correto e definição clara do evento de atraso
• Criar variáveis de comportamento de pagamento e de relacionamento comercial
• Treinar e comparar modelos de gradiente com regressão logística como referência
• Validar por janelas de tempo, medir separação e calibração das probabilidades
• Gerar explicações por cliente para o time de crédito
• Publicar o modelo com versionamento e pipeline de retreino agendado
• Monitorar mudança de distribuição e queda de desempenho com alertas
• Propor pontos de corte e política de limite junto com a área financeira

Requisitos:

• Python aplicado a modelos tabulares com scikit-learn e XGBoost
• Entendimento de validação temporal e de vazamento de informação
• Conhecimento de métricas de crédito, como KS e estabilidade populacional
• SQL para montar bases de treino confiáveis
• Rastreamento de experimentos com MLflow ou equivalente
• Cuidado com explicabilidade e com decisões automatizadas sobre pessoas e empresas

Diferenciais:

• Técnicas de inferência sobre recusados
• Orquestração com Airflow
• Noção de contas a receber e de cobrança B2B
• Calibração de probabilidades e análise de lucro por faixa de score

Como é trabalhar aqui:

Vaga 100% remota, com contratação CLT, para cliente da Sylision com sede em São Paulo, SP. O trabalho é acompanhado de perto pela área financeira, com revisão de método por outra pessoa de dados antes de qualquer publicação e relatórios mensais de desempenho do score em produção. 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
• Monitoramento de modelos

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