Engenheiro(a) de Machine Learning Sênior (Previsão de Churn no E-commerce)

Sylision; United States; Remote; USD 120,000 - 180,000; Full time

Benefits offered by this job

Ambiente colaborativo

Trabalho remoto

Conexão global

Apoio à saúde

Job summary

A Sylision está recrutando para um cliente confidencial para atuar como Engenheiro(a) de Machine Learning Sênior, com foco em previsão de churn no e-commerce. A vaga é 100% remota, com contratação CLT ou PJ e nível sênior.

O papel envolve definição de churn por categoria, construção de atributos, treinamento de modelos e publicação de pontuação diária com monitoramento de deriva. A atuação busca retorno de campanhas e retenção de clientes com abordagem orientada a valor.

Qualifications

• Modelos tabulares de classificação e leitura de métricas de ranking e calibração.
• Cuidado com a ordem do tempo na validação, para o treino não enxergar o futuro.
• SQL avançado e modelagem de atributos.
• MLOps: orquestração, versionamento e monitoramento.
• Noção de causalidade e de teste de campanhas.
• Comunicação do resultado em termos de negócio.

Responsibilities

• Definir churn por categoria de produto e janela de recompra, junto do time de CRM.
• Construir atributos por cliente com SQL e testes de qualidade de dados.
• Treinar, calibrar e comparar modelos de classificação e de sobrevivência.
• Priorizar clientes por valor esperado e custo de abordagem.
• Montar grupos de controle para medir o efeito real das campanhas.
• Publicar a pontuação diária com versionamento e rastreio do modelo.
• Monitorar deriva e calibração e acionar retreino com critérios claros.

Skills

SQL avançado

MLOps

Python

Modelos de classificação

Modelos de sobrevivência

Calibração de modelos

Tools

Docker

Airflow

MLflow

Git

XGBoost

scikit-learn

Job description

Vaga aberta de Engenheiro(a) de Machine Learning Sênior (Previsão de Churn no E-commerce). 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:

No e-commerce, o cliente não cancela nada: ele simplesmente para de comprar. Definir churn é o primeiro problema, porque o intervalo normal de recompra de quem compra ração é diferente do de quem compra eletrodoméstico. O modelo precisa estimar, por cliente, a probabilidade de não voltar nos próximos meses, para que o time de relacionamento aja a tempo e com o custo certo.

Você vai definir o alvo por categoria, montar atributos (recência, frequência, devolução, avaliação, contato com atendimento, uso de cupom), treinar e validar com corte temporal. Os cuidados são conhecidos e caros se esquecidos: vazamento de informação do futuro, clientes novos sem histórico e campanhas que mudam o comportamento que o modelo tenta prever. A decisão final é por valor esperado, não só por probabilidade.

Em produção, o modelo pontua a base toda em lote, com monitoramento de deriva, calibração mensal e retreino. Mede-se retenção das campanhas guiadas pelo modelo contra grupo de controle e o retorno por real investido.

O que você vai fazer:

• Definir churn por categoria de produto e janela de recompra, junto do time de CRM
• Construir atributos por cliente com SQL e testes de qualidade de dados
• Treinar, calibrar e comparar modelos de classificação e de sobrevivência
• Priorizar clientes por valor esperado e custo de abordagem
• Montar grupos de controle para medir o efeito real das campanhas
• Publicar a pontuação diária com versionamento e rastreio do modelo
• Monitorar deriva e calibração e acionar retreino com critérios claros

Requisitos:

• Modelos tabulares de classificação e leitura de métricas de ranking e de calibração
• Cuidado com a ordem do tempo na validação, para o treino não enxergar o futuro
• SQL avançado e modelagem de atributos
• MLOps: orquestração, versionamento e monitoramento
• Noção de causalidade e de teste de campanhas
• Comunicação do resultado em termos de negócio

Diferenciais:

• Modelos de uplift
• Experiência com dados de comportamento de compra
• Explicabilidade de modelos para o time de CRM
• Avaliação de custo e retorno de campanha
• Prática com Docker e orquestradores de tarefas

Como é trabalhar aqui:

Vaga 100% remota, com contratação CLT, para cliente da Sylision com sede em São Paulo, SP. O trabalho combina decisão técnica sua e revisão por outra pessoa sênior, com acompanhamento semanal da retenção nas campanhas. Cada alteração do modelo é registrada com o efeito esperado.

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
• Git

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