Engenheiro(a) de Machine Learning Sênior (Recomendação de Produtos no Setor de Energia)

confidential; United States; Remote; USD 33,000 - 47,000; Full time

Benefits offered by this job

Ambiente remoto 100%

Trabalho com cliente Brasil

Flexibilidade de horário

Equipe multidisciplinar

Apoio a saúde e bem-estar

Contrato CLT/PJ conforme necessidade

Job summary

A Sylision abre vaga para Engenheiro(a) de Machine Learning Sênior com foco em sistemas de recomendação de produtos no setor de energia. O papel envolve projetar atributos de consumo, treinar modelos de ranqueamento e manter integração contínua com produção, respeitando regras de elegibilidade e privacidade de dados.

Você trabalhará com equipes de dados e produto, validando resultados por tempo e região, e publicando modelos com versões rastreáveis em um ambiente remoto, observando monitoramento

Qualifications

• > Requisitos: Python para ciência de dados e produção, com testes.
• > Modelos de ranqueamento e de recomendação, incluindo o problema de cliente sem histórico
• > Validação temporal e métricas de ranking como ganho acumulado normalizado e cobertura
• > SQL avançado em grandes tabelas de consumo/faturamento
• > MLflow ou equivalente para rastrear experimentos e versões de modelos
• > Orquestração de treino e inferência em lote com Airflow

Responsibilities

• Construir atributos de consumo, perfil e comportamento com foco em não vazar informações futuras
• Treinar e comparar modelos de ranqueamento com validação por tempo e região
• Tratar clientes novos com regras de partida e com modelo de popularidade segmentada
• Publicar o modelo em serviço com tempo de resposta definido e versão rastreável
• Monitorar deriva de atributos e de conversão com alertas e retreino
• Desenhar o teste A/B da recomendação e interpretar resultados com o time de produto
• Impor regras de elegibilidade antes do modelo (inadimplência, área de cobertura)
• Documentar atributos e decisões para herança do modelo

Skills

Python

SQL

MLflow

Airflow

Docker

Git

scikit-learn

XGBoost

Feature store

Tools

MLflow

Airflow

Docker

Git

scikit-learn

XGBoost

SQL

Job description

Vaga aberta de Engenheiro(a) de Machine Learning Sênior (Recomendação de Produtos no Setor de Energia). 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:

O portal de autoatendimento de uma distribuidora e comercializadora de energia oferece serviços e produtos a clientes residenciais e empresariais: geração distribuída, tarifa com bandeira fixa, eficiência energética, parcelamento de fatura. A recomendação escolhe, para cada cliente que entra, o que mostrar primeiro. Você vai cuidar do modelo de ranqueamento, dos atributos que o alimentam e de todo o caminho até a produção.

O desafio está nos dados: consumo mensal por unidade consumidora, histórico de inadimplência, tipo de ligação, região e sazonalidade forte, com muitos clientes que entram sem histórico algum. Uma oferta de crédito para quem tem fatura atrasada é erro de produto e de reputação. Funciona quando a taxa de conversão sobe em teste controlado, a cobertura de clientes novos é razoável e o modelo é retreinado antes de a deriva aparecer na ponta.

O que você vai fazer:

• Construir atributos de consumo, perfil e comportamento com cuidado para não vazar informação do futuro
• Treinar e comparar modelos de ranqueamento com validação por tempo e por região
• Tratar cliente novo com regras de partida e com modelo de popularidade segmentada
• Publicar o modelo em serviço com tempo de resposta definido e versão rastreável
• Monitorar deriva de atributos e de conversão, com alerta e rotina de retreino
• Desenhar o teste A/B da recomendação com o time de produto e interpretar o resultado
• Impor regras de elegibilidade antes do modelo, como inadimplência e área de cobertura
• Documentar atributos e decisões para quem herdar o modelo

Requisitos:

• Python para ciência de dados e para código de produção, com testes
• Modelos de ranqueamento e de recomendação, incluindo o problema de cliente sem histórico
• Validação temporal e escolha de métricas de ranking, como ganho acumulado normalizado e cobertura
• SQL avançado sobre tabelas grandes de consumo e faturamento
• MLflow ou equivalente para rastrear experimentos e versões de modelo
• Orquestração de treino e inferência em lote com Airflow

Diferenciais:

• Conhecimento de séries de consumo de energia e de sazonalidade climática
• Experiência com feature store e com consistência entre treino e produção
• Noção de experimentação com efeito heterogêneo por segmento
• Uso de Docker para empacotar o serviço de inferência
• Conhecimento do regime regulatório de tarifas

Como é trabalhar aqui:

Vaga 100% remota, com contratação CLT, para cliente da Sylision com sede em São Paulo, SP. Cada mudança de modelo passa por revisão de código e por um relatório curto de validação. O time acompanha conversão, cobertura e deriva em painel semanal e decide junto com produto o que entra em teste. 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
• Git
• Feature store

Seus dados:

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