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 TotalPass 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. #J-18808-Ljbffr Sylision