Engenheiro(a) de Machine Learning Sênior (Precificação Dinâmica em Telecom)

confidential; United States; Remote; USD 140,000 - 210,000; Full time

Benefits offered by this job

Ambiente colaborativo

Trabalhe de qualquer lugar

Conexão global

Apoio à saúde física

Saúde mental

Contrato e jornada definidas

Job summary

A Sylision busca Engenheiro(a) de Machine Learning Sênior para atuar em precificação dinâmica em telecom. A posição é 100% remota, com contratação CLT ou PJ, e exige experiência com modelos de uplift, propensão e implementação em produção.

Você vai construir modelos de elasticidade, desenvolver políticas de decisão com limites de margem e servir decisões em tempo real, mantendo controles de causalidade e conformidade regulatória.

Qualifications

• Modelagem de propensão e uplift com validação em experimento aleatório.
• Conhecimento de pipelines de treino e implantação reprodutível (produção).
• ML em produção com controles de causalidade e experimentos.
• Conhecimento de regras regulatórias de oferta e margens de preço.
• Experiência com serviços de inferência em tempo real.
• Capacidade de explicar decisões de modelo a áreas comerciais e jurídicas.

Responsibilities

• Estimar elasticidade e efeito incremental de oferta com modelos de uplift e experimentos.
• Construir atributos de uso, pagamento e rede sem vazar informações futuras.
• Criar políticas de decisão com limites de margem, frequência e elegibilidade.
• Servir decisões em tempo real com latência baixa, usando preço padrão como contingência.
• Manter grupo de controle contínuo para medir efeitos de políticas.
• Monitorar deriva de atributos e de efeito, retreinando conforme o mercado muda.
• Auditar modelos para evitar uso de atributos proibidos e proxies.

Skills

Propensity modelling

Uplift models

Python

XGBoost

MLflow

Airflow

SQL

Otimização

Model explainability

Tools

Python

XGBoost

MLflow

Airflow

SQL

Docker

scikit-learn

Job description

Vaga aberta de Engenheiro(a) de Machine Learning Sênior (Precificação Dinâmica em Telecom). A empresa contratante é confidencial neste anúncio, e a seleção é conduzida pela Sylision.

Nível: senior.

Modelo de trabalho: 100% Remoto.

Contratação: tempo integral, CLT ou PJ.

Sobre a vaga:

Em telecom, o preço de um plano ou de uma oferta de retenção muda a receita, a evasão e o custo de aquisição ao mesmo tempo. A precificação dinâmica escolhe, para cada perfil de cliente e momento, qual oferta apresentar: desconto, upgrade de franquia ou nenhuma ação. Você vai construir os modelos de elasticidade e propensão e o sistema que serve a decisão em produção.

O risco principal é o modelo aprender a dar desconto a quem ficaria de qualquer jeito. Por isso o efeito precisa ser estimado como causal, com grupo de controle mantido, e a política precisa respeitar limites de margem e regras regulatórias de oferta. Funciona quando a receita incremental por cliente aparece em teste controlado, a oferta não discrimina por atributo proibido e o sistema volta ao preço padrão sozinho quando o modelo falha.

O que você vai fazer:

• Estimar elasticidade e efeito incremental de oferta com modelos de uplift e com experimentos
• Construir atributos de uso, de pagamento e de rede sem vazar informação do futuro
• Criar a política de decisão com limites de margem, de frequência de oferta e de elegibilidade
• Servir a decisão em tempo real, com latência baixa e preço padrão como contingência
• Manter grupo de controle contínuo para medir o efeito real de cada política
• Monitorar deriva de atributos e de efeito, e retreinar quando o mercado mudar
• Auditar o modelo para evitar uso de atributo proibido ou de proxy dele
• Documentar versões e decisões e orientar o time de dados vizinho

Requisitos:

• Modelagem de propensão e de uplift, com validação em experimento aleatório
• Python e XGBoost em produção, com pipeline de treino e implantação reprodutível
• MLflow ou equivalente, e orquestração de treino com Airflow
• SQL para atributos de uso e de cobrança em grande volume
• Noção de otimização com restrições para política de preço
• Responsabilidade por incidente de modelo em produção e por sua explicação à área comercial

Diferenciais:

• Conhecimento das regras de oferta do setor de telecomunicações
• Prática com bandit contextual e experimentação adaptativa
• Interpretabilidade de modelo, como SHAP, para explicar decisão a comercial e jurídico
• Experiência com serviço de inferência em tempo real

Como é trabalhar aqui:

Vaga 100% remota, com contratação CLT, para cliente da Sylision com sede em São Paulo, SP. O modelo só muda de versão com validação registrada e revisão de outra pessoa. O acompanhamento é semanal, com receita incremental, margem e taxa de contingência em painel. 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
• Otimização

Seus dados:

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