Engenheiro(a) de Machine Learning Pleno (Score de Crédito na Indústria)

Vaga aberta de Engenheiro(a) de Machine Learning Pleno (Score de Crédito na Indústria) . A empresa contratante é confidencial neste anúncio, e a seleção é conduzida pela Sylision. Nível: pleno. Modelo de trabalho: 100% Remoto. Contratação: tempo integral, CLT ou PJ. Sobre a vaga: A área comercial de uma indústria vende a prazo para uma rede de distribuidores e revendedores, e o limite de crédito de cada cliente é decidido hoje por regra fixa e análise manual. O score que você vai construir estima a chance de atraso longo nos próximos meses, usando histórico de pagamento, pedidos, devoluções, sazonalidade do setor do cliente e dados cadastrais. O terreno é cheio de armadilhas. Há poucos inadimplentes frente ao total, o histórico de quem foi recusado não existe, o comportamento muda com o ciclo econômico e qualquer variável que use informação posterior à data da decisão invalida o modelo. A saída também precisa ser explicável: o analista de crédito e o cliente têm de entender por que um limite foi reduzido. O sucesso se mede por separação entre bons e maus pagadores, por estabilidade da distribuição das variáveis ao longo do tempo e pelo efeito na perda esperada da carteira, sempre comparado à regra atual. O que você vai fazer: Construir a base de treino com corte temporal correto e definição clara do evento de atraso Criar variáveis de comportamento de pagamento e de relacionamento comercial Treinar e comparar modelos de gradiente com regressão logística como referência Validar por janelas de tempo, medir separação e calibração das probabilidades Gerar explicações por cliente para o time de crédito Publicar o modelo com versionamento e pipeline de retreino agendado Monitorar mudança de distribuição e queda de desempenho com alertas Propor pontos de corte e política de limite junto com a área financeira Requisitos: Python aplicado a modelos tabulares com scikit-learn e XGBoost Entendimento de validação temporal e de vazamento de informação Conhecimento de métricas de crédito, como KS e estabilidade populacional SQL para montar bases de treino confiáveis Rastreamento de experimentos com MLflow ou equivalente Cuidado com explicabilidade e com decisões automatizadas sobre pessoas e empresas Diferenciais: Técnicas de inferência sobre recusados Orquestração com Airflow Noção de contas a receber e de cobrança B2B Calibração de probabilidades e análise de lucro por faixa de score Como é trabalhar aqui: Vaga 100% remota, com contratação CLT, para cliente da Sylision com sede em São Paulo, SP. O trabalho é acompanhado de perto pela área financeira, com revisão de método por outra pessoa de dados antes de qualquer publicação e relatórios mensais de desempenho do score em produção. 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 Airflow Docker Monitoramento de modelos Seus dados: tratados conforme a LGPD, com remoção a qualquer momento, a pedido. #J-18808-Ljbffr Sylision