Engenheiro de Machine Learning Sênior; Precificação Dinâmica na Indústria)

Position: Engenheiro(a) de Machine Learning Sênior (Precificação Dinâmica na Indústria)

Vaga aberta de Engenheiro(a) de Machine Learning Sênior (Precificação Dinâmica 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:

Uma indústria vende milhares de itens para centenas de clientes, com preço de lista, desconto negociado, frete e condição de pagamento. O custo de matéria-prima oscila, o concorrente muda a tabela, a demanda varia por região e por época, e o vendedor decide o desconto na hora, quase sempre sem apoio. Você vai construir os modelos de precificação dinâmica que sugerem preço ou faixa de desconto por cliente e item, para proteger a margem sem perder pedido.

O núcleo é estimar como a probabilidade de fechar o pedido muda com o preço, a elasticidade, por segmento, e combinar isso com custo e margem para sugerir o preço de maior valor esperado. Os cuidados são conhecidos: dado histórico só mostra o preço que foi praticado, o desconto foi dado onde o vendedor já achava que o cliente fecharia, e pedidos perdidos nem sempre são registrados.

Sem tratar isso, o modelo aprende a copiar o hábito do vendedor.

A avaliação usa margem e volume em teste controlado, adesão dos vendedores à sugestão, aderência a limites de política e estabilidade por segmento.

O que você vai fazer:

• Construir a base de cotações, pedidos ganhos e perdidos, custos, concorrência e condições comerciais
• Estimar elasticidade e probabilidade de fechamento por segmento, tratando viés de seleção
• Treinar modelos de árvore e de ranking e combinar com custo e margem para sugerir preço
• Impor regras de negócio: piso de margem, escada de aprovação e limite de variação
• Servir a sugestão ao sistema de cotação, com latência baixa e explicação em poucas palavras
• Desenhar e analisar testes controlados por região ou por carteira para medir o efeito
• Monitorar deriva de custo e de mercado e acionar retreino com MLflow e Airflow
• Explicar o modelo à área comercial e orientar outras pessoas do time

Requisitos:

• Modelagem preditiva e de elasticidade em produção
• Noção de causalidade e de viés em dados de decisões passadas
• Python com scikit-learn e XGBoost, e SQL sobre bases de pedidos
• Desenho e leitura de teste controlado para preço
• Serviço de inferência integrado a sistema de cotação
• Monitoramento e retreino
• Capacidade de conversar com comerciais e converter resultado em decisão

Diferenciais:

• Otimização com restrições
• Aprendizado por reforço contextual ou bandits
• Conhecimento de custos industriais e de formação de preço
• Modelos hierárquicos para itens com poucas vendas
• Explicabilidade voltada a vendedor

Como é trabalhar aqui:

Vaga 100% remota, com contratação CLT, para cliente da Sylision com sede em São Paulo, SP. O trabalho exige contato frequente com a área comercial, porque a adoção depende de confiança na sugestão. Toda mudança de modelo, de regra de piso ou de política passa por revisão e é lançada primeiro para uma carteira pequena. 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
• Docker
• Airflow
• Git

Como se candidatar:

Envie o seu currículo pela página desta vaga. A seleção é feita por pessoas da Sylision, que entram em contato quando o perfil combina com a vaga, normalmente por Whats App.

Seus dados:

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