Engenheiro de Machine Learning Pleno; Previsão de Demanda no Varejo

Vaga aberta de Engenheiro(a) de Machine Learning Pleno (Previsão de Demanda no Varejo). A empresa contratante é confidencial neste anúncio, e a seleção é conduzida pela Sylision.

Nível: pleno.

Modelo de trabalho: 100% Remoto.

Contratação: tempo integral, CLT ou PJ.

Sobre a vaga:

Uma rede de lojas precisa decidir toda semana quanto de cada produto enviar a cada loja. Quando a previsão fica baixa, falta mercadoria na prateleira; quando fica alta, o capital fica parado e o item perecível vira perda. O modelo prevê a demanda por produto e por loja nas próximas semanas, com datas de promoção, feriados, clima e preço entrando como variáveis.

A parte difícil está nos casos de borda: produto novo sem histórico, item que ficou sem estoque e por isso vendeu zero sem que a demanda fosse zero, promoção que desloca venda de um item para outro. Você vai cuidar do pipeline completo, de features e treino com validação por janela de tempo até o deploy, o monitoramento do erro por categoria e o retreino.

O sucesso se mede em erro percentual absoluto ponderado por volume, taxa de ruptura, excesso de estoque e confiança do time de abastecimento no número entregue na segunda-feira.

O que você vai fazer:

• Construir features de calendário, preço, promoção e vendas defasadas por produto e loja
• Treinar e comparar modelos de árvore com validação cronológica e backtest por semana
• Tratar venda censurada por ruptura de estoque para não ensinar o modelo a prever zero
• Orquestrar a carga, o treino e a previsão semanal no Airflow
• Registrar experimentos e versões de modelo no MLflow
• Monitorar o erro por categoria e por loja e disparar retreino quando a deriva passar do limite
• Explicar ao time de abastecimento por que a previsão de um item mudou de uma semana para outra

Requisitos:

• Python com pandas e scikit-learn, com código que outra pessoa consegue ler e testar
• Validação de modelo em série temporal sem vazamento de informação do futuro
• SQL para montar tabelas de treino a partir de vendas, estoque e cadastro de produto
• Entendimento de modelos de árvore com gradiente e de como regularizá-los
• Hábito de versionar dados, código e modelo
• Capacidade de apresentar erro e incerteza de forma útil para quem decide a compra

Diferenciais:

• Conhecimento de previsão hierárquica e de reconciliação entre loja, região e total
• Prática com produtos novos por similaridade de atributos
• Docker e rotina de deploy em nuvem
• Noção de otimização de estoque a partir da previsão
• Gosto por analisar onde o modelo errou, linha a linha

Como é trabalhar aqui:

Vaga 100% remota, com contratação CLT, para cliente da Sylision com sede em São Paulo, SP. O trabalho segue um ritmo semanal, porque a previsão sai toda segunda-feira e o erro da semana anterior é revisado junto com o time de abastecimento. Mudança de modelo só entra depois de passar pelo backtest registrado. 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 Total Pass 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
• Airflow
• Séries temporais
• Docker

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