Engenheiro de Machine Learning Sênior; Recomendação de Produtos no Agronegócio

Position: Engenheiro(a) de Machine Learning Sênior (Recomendação de Produtos no Agronegócio)

Vaga aberta de Engenheiro(a) de Machine Learning Sênior (Recomendação de Produtos 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.

Sobre a vaga:

Quem compra insumo agrícola raramente volta ao catálogo inteiro: compra semente, fertilizante e defensivo conforme a cultura, a época de plantio e o histórico da fazenda. O modelo de recomendação sugere os produtos que fazem sentido para aquele produtor naquele momento, e o time comercial usa a lista na visita e na oferta por mensagem.

A dificuldade está nos dados. Compra é sazonal e concentrada em poucas semanas, boa parte dos clientes tem poucas compras, produto novo não tem histórico e a safra muda o comportamento de um ano para o outro. Você escolhe entre ranking por pares, fatoração e modelos de árvore, monta as features com cuidado para não vazar informação do futuro e valida com corte temporal.

Sucesso aqui é medido por taxa de aceitação da sugestão, aumento de itens por pedido contra grupo de controle e estabilidade do modelo ao longo da safra. Como sênior, você define o padrão de treino e de monitoramento e responde quando a deriva derruba o resultado.

O que você vai fazer:

• Construir features de recência, frequência e cultura a partir do histórico de pedidos
• Treinar e comparar modelos de ranking com validação por janela de tempo
• Tratar cliente novo e produto novo com regra de partida e modelo de conteúdo
• Registrar experimentos e modelos no MLflow com dados e parâmetros reproduzíveis
• Orquestrar treino e geração das listas no Airflow com checagem de qualidade dos dados
• Monitorar deriva de entrada e de resultado e definir quando retreinar
• Desenhar o teste com grupo de controle para medir o ganho real da recomendação
• Revisar o trabalho de outras pessoas do time e definir o padrão de MLOps

Requisitos:

• Modelos tabulares e de ranking em produção, com métrica de ranking bem escolhida
• Validação por corte no tempo, com cuidado para não usar informação que só existiria depois
• SQL avançado para montar conjuntos de treino em volume
• Entrega de modelo em contêiner com versão, teste e reversão
• Leitura de resultado de experimento e capacidade de dizer quando o ganho não é real
• Comunicação clara com o time comercial sobre o que o modelo faz e não faz

Diferenciais:

• Ter trabalhado com sazonalidade forte ou com dados de safra e clima
• Experiência com cold start e modelos de dois estágios
• Conhecimento de armazenamento de features e de testes A/B em ranking
• Gosto por transformar métrica de modelo em métrica de venda

Como é trabalhar aqui:

Vaga 100% remota, com contratação CLT, para cliente da Sylision com sede em São Paulo, SP. Mudanças de modelo passam por revisão de outra pessoa e por uma comparação registrada com o modelo em produção. Os resultados são acompanhados em painel semanal e conversados com o comercial. 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
• Monitoramento de deriva
• Ranking

Seus dados:

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