Engenheiro(a) de Machine Learning Sênior (Previsão de Churn na Indústria)

Sylision

United States

Remote

USD 33,000 - 58,000

Full time

5 days ago
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Benefits offered by this job

Ambiente colaborativo
Trabalhe de qualquer lugar
Conexão global
TotalPass e Mediquo
Team Care

Job summary

Sylision procura Engenheiro(a) de Machine Learning Sênior para desenvolvimento de modelo de churn na indústria, com foco em previsão para contas de clientes. Remoto 100% e contratação em regime CLT ou PJ, com atuação em dados de churn e produção de modelos.

O profissional trabalhará com Python, XGBoost, scikit-learn, MLflow e Airflow, calibrando probabilidades, definindo eventos de churn e priorizando ações comerciais com base em ganho por risco.

Qualifications

  • Modelagem de churn em contextos de recompra irregular.
  • Validação temporal e métricas de decisão.
  • Explicação de modelo para usuários não técnicos.
  • Experiência com pipelines de dados em produção.
  • Conhecimento de SHAP para interpretabilidade.

Responsibilities

  • Definir evento de churn e janela de previsão.
  • Construir atributos de frequência, valor e pagamento.
  • Treinar modelos com validação temporal e comparação com regras simples.
  • Calibrar probabilidades e medir ganho por faixa de risco.
  • Publicar lista de risco com o motivo principal de cada conta.
  • Monitorar deriva e reconstruir o modelo quando a carteira muda.
  • Documentar o pipeline e treinar a equipe de dados.

Skills

Churn modeling
Temporal validation
Decision metrics
SHAP interpretability
Production-grade Python

Tools

Python
XGBoost
scikit-learn
MLflow
Airflow
SQL
Docker

Job description

Vaga aberta de Engenheiro(a) de Machine Learning Sênior (Previsão de Churn na Indústria). 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 uma indústria que vende a distribuidores e a grandes compradores, perder um cliente costuma ser sinal tardio de problemas antigos: pedidos menores, atraso de pagamento, reclamações sem resposta, troca de fornecedor. O modelo de churn identifica com antecedência quais contas têm risco de parar de comprar, para que a equipe comercial aja antes. Você vai construir esse modelo e o caminho de dados até a produção.

O que você vai fazer:
  • Definir com o comercial o evento de churn e a janela de previsão para vendas irregulares
  • Construir atributos de frequência, valor, prazo de pagamento, reclamações e mix de produtos
  • Treinar modelos com validação temporal e comparar com regras simples de recência
  • Calibrar probabilidades e medir ganho por faixa de risco para priorizar as abordagens
  • Publicar a lista de risco com o motivo principal de cada conta, de forma compreensível
  • Medir o efeito da abordagem com grupo de controle, não só a acurácia do modelo
  • Monitorar deriva e reconstruir o modelo quando a composição da carteira mudar
  • Documentar o pipeline e treinar o time de dados para mantê-lo
Requisitos:
  • Modelagem de churn em contexto de recompra irregular, com definição cuidadosa de alvo
  • Validação temporal, calibração e métricas orientadas a decisão, como ganho acumulado
  • Python, XGBoost e scikit-learn em código de produção testado
  • MLflow e orquestração de treino e inferência em lote com Airflow
  • SQL para atributos sobre pedidos, notas e cobranças
  • Explicação de modelo para quem usa a lista, incluindo seus limites
Diferenciais:
  • Modelos de sobrevivência para tempo até a próxima compra
  • Conhecimento de venda B2B por distribuidor e de sazonalidade industrial
  • Interpretabilidade de modelo com SHAP em decisão comercial
  • Experiência com experimento de retenção em carteira pequena
  • Uso de Docker para empacotar o pipeline
Como é trabalhar aqui:

Vaga 100% remota, com contratação CLT, para cliente da Sylision com sede em São Paulo, SP. Cada nova versão do modelo vem com relatório de validação e revisão de outra pessoa, e a lista de risco é discutida com o comercial em ritmo quinzenal para aprender com os casos que o modelo errou. 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
  • Calibração
Seus dados:

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

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