Engenheiro de Machine Learning Pleno; Precificação Dinâmica em Mobilidade

Vaga aberta de Engenheiro(a) de Machine Learning Pleno (Precificação Dinâmica em Mobilidade Urbana). A empresa contratante é confidencial neste anúncio, e a seleção é conduzida pela Sylision.

Em chuva forte, às seis da tarde, a procura por corrida dispara e faltam motoristas. O preço dinâmico equilibra isso: sobe para atrair oferta e segurar a demanda, desce quando sobra carro. Você vai construir os modelos que preveem demanda e oferta por região e por faixa de tempo e estimam como a procura reage a cada nível de preço.

As dificuldades são específicas. A previsão precisa ser feita para células pequenas do mapa, com poucos dados em cada uma. A demanda observada é censurada pela oferta, porque a pessoa que desistiu não aparece. Preços muito altos geram reclamação, risco de regulação e perda de confiança, então o modelo trabalha dentro de tetos e de regras de equidade, e cada variação precisa ser explicável.

A medida do sucesso é a taxa de corridas atendidas, o tempo de espera, a receita por hora com motorista disponível e o acompanhamento de reclamações por região.

• Construir features de espaço e tempo, clima, eventos e histórico de oferta
• Treinar modelos de previsão de demanda e de oferta por região
• Estimar a elasticidade da demanda ao preço, tratando a censura pela oferta
• Implementar limites de preço e regras de equidade como restrições no sistema
• Avaliar com experimentos por região e por janela de tempo
• Pôr em produção com Airflow e MLflow, com retorno rápido de versão
• Monitorar deriva, reclamações e efeito por bairro
• Explicar para negócio e jurídico como cada preço é formado

• Modelos tabulares e de previsão com validação temporal
• Python, scikit-learn e XGBoost
• Estatística para estimar efeito de preço e para planejar experimentos
• SQL e dados geográficos em nível básico
• Pipeline de treino e implantação com versionamento
• Atenção a impacto em usuário e a questões de justiça
• Capacidade de explicar o modelo a públicos não técnicos

• Ter trabalhado com dados espaciais e malhas hexagonais
• Conhecer bandits e otimização sob restrição
• Noção de experimentos com interferência entre unidades
• Experiência com marketplaces de dois lados
• Familiaridade com regulação de plataformas

Vaga 100% remota, com contratação CLT, para cliente da Sylision com sede em São Paulo, SP. A frente de precificação é sua, mas toda mudança passa por revisão de outra pessoa de ML e por aprovação de limites com o negócio. Resultados são acompanhados por painel regional, com retrospectiva depois de cada experimento. 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
• scikit-learn
• XGBoost
• MLflow
• SQL
• Docker
• Airflow
• Elasticidade de preço
• Git

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