Engenheiro de Machine Learning Sênior; Previsão de Churn na Indústria)

Position: Engenheiro(a) de Machine Learning Sênior (Previsão de Churn na Indústria)

Vaga aberta de Engenheiro(a) de Machine Learning Sênior (Previsão de Churn 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:

Em uma indústria que vende a distribuidores e a grandes compradores, perder um cliente costuma ser sinal tardio de problemas antigos: pedidos menores, atraso de pagamento, reclamações sem resposta, troca de fornecedor. O modelo de churn identifica com antecedência quais contas têm risco de parar de comprar, para que a equipe comercial aja antes. Você vai construir esse modelo e o caminho de dados até a produção.

O

que você vai fazer:

• Definir com o comercial o evento de churn e a janela de previsão para vendas irregulares
• Construir atributos de frequência, valor, prazo de pagamento, reclamações e mix de produtos
• Treinar modelos com validação temporal e comparar com regras simples de recência
• Calibrar probabilidades e medir ganho por faixa de risco para priorizar as abordagens
• Publicar a lista de risco com o motivo principal de cada conta, de forma compreensível
• Medir o efeito da abordagem com grupo de controle, não só a acurácia do modelo
• Monitorar deriva e reconstruir o modelo quando a composição da carteira mudar
• Documentar o pipeline e treinar o time de dados para mantê-lo

Requisitos:

• Modelagem de churn em contexto de recompra irregular, com definição cuidadosa de alvo
• Validação temporal, calibração e métricas orientadas a decisão, como ganho acumulado
• Python, XGBoost e scikit-learn em código de produção testado
• MLflow e orquestração de treino e inferência em lote com Airflow
• SQL para atributos sobre pedidos, notas e cobranças
• Explicação de modelo para quem usa a lista, incluindo seus limites

Diferenciais:

• Modelos de sobrevivência para tempo até a próxima compra
• Conhecimento de venda B2B por distribuidor e de sazonalidade industrial
• Interpretabilidade de modelo com SHAP em decisão comercial
• Experiência com experimento de retenção em carteira pequena
• Uso de Docker para empacotar o pipeline

Como é trabalhar aqui:

Vaga 100% remota, com contratação CLT, para cliente da Sylision com sede em São Paulo, SP. Cada nova versão do modelo vem com relatório de validação e revisão de outra pessoa, e a lista de risco é discutida com o comercial em ritmo quinzenal para aprender com os casos que o modelo errou. 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
• Calibração

Seus dados:

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