Engenheiro de Machine Learning Sênior; Ranqueamento de no Agronegócio

Vaga aberta de Engenheiro(a) de Machine Learning Sênior (Ranqueamento de Busca no Agronegócio). 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.

Em um mercado digital de insumos e de máquinas agrícolas, o produtor digita sementes de soja ou peça de colheitadeira e recebe uma lista de ofertas. A ordem dessa lista decide quem vende. Ela precisa combinar relevância do texto, preço, distância do fornecedor, disponibilidade em estoque, prazo de entrega para a região e histórico de cumprimento. Você vai construir o modelo de ranqueamento que cuida disso.

O modelo tem desafios próprios. Os cliques são enviesados pela posição, porque o primeiro resultado recebe clique mesmo quando não é o melhor. O catálogo muda com a safra, e uma consulta com poucos resultados convive com outra de milhares. É preciso transformar sinais como clique, contato com vendedor e compra em rótulos, usar aprendizado de ranqueamento com objetivo por lista e corrigir o viés de posição para não ensinar o modelo a repetir o que ele mesmo mostrou.

A avaliação passa por métricas offline, como ganho cumulativo normalizado, e por testes online com tráfego real, que medem conversão e receita por busca. Como sênior, você decide o desenho, define o padrão de experimentação e responde quando uma mudança de ranking prejudica a experiência.

• Construir rótulos de relevância a partir de cliques, contatos e compras, corrigindo o viés de posição
• Treinar modelos de ranqueamento por lista, como LambdaMART com XGBoost
• Engenharia de atributos de consulta, de oferta e de contexto, como região e safra
• Avaliar offline com ganho cumulativo normalizado por segmento de consulta e comparar com o ranking atual
• Planejar e analisar testes online com métricas de conversão e de receita por busca
• Colocar o modelo em produção com pipeline de treino e registro no MLflow
• Monitorar deriva de atributos e queda de qualidade após mudanças de catálogo
• Definir o padrão de experimentação de busca e orientar outras pessoas

• Aprendizado de ranqueamento, com pairwise, listwise e métricas como ganho cumulativo normalizado
• Modelos de árvores em produção, com XGBoost e scikit-learn
• Conhecimento de viés de posição e de métodos de correção
• Experimentação online, com teste A/B e leitura estatística cuidadosa
• Pipeline de treino e monitoramento, com Airflow e MLflow
• Decisão de desenho e orientação de colegas

• Busca híbrida com recuperação lexical e vetorial
• Experiência com marketplaces ou comércio de insumos
• Aprendizado com dados contrafactuais para avaliar rankings
• Atributos geográficos, como distância e região de entrega
• Servir modelos com baixa latência

Vaga 100% remota, com contratação CLT, para cliente da Sylision com sede em São Paulo, SP. Mudanças de ranking entram por teste online com métrica de proteção, e o resultado é discutido em revisão aberta. O time acompanha a qualidade por tipo de consulta toda semana. Na candidatura, informe a sua pretensão salarial.

• 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 Total Pass e Mediquo
• Cuidado com a saúde mental pelo programa Team Care
• Contratação e jornada definidas com a empresa contratante

• Python
• XGBoost
• Ranqueamento
• LambdaMART
• scikit-learn
• MLflow
• SQL
• Airflow
• Docker
• Git

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