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SSC HR Solutions
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51 – 200 Funcionários
ConsultoriaCuidados de saúdeLogística
A SSC HR Solutions é uma consultoria de recursos humanos completa, fundada em 2006. A empresa ajuda organizações a gerenciar sua força de trabalho ao longo de todo o ciclo de vida dos funcionários, desde o recrutamento e a administração de pessoal até o desligamento, com serviços adaptados às necessidades específicas de desenvolvimento de talentos. Com atuação no Egito, nos Emirados Árabes Unidos, na Arábia Saudita e no Bahrein, a SSC HR Solutions trabalha com organizações dos setores de consultoria, logística e saúde para atender às necessidades de pessoal e apoiar o desenvolvimento sustentável dos negócios.
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Vagas da empresa

Engenheiro(a) sênior de machine learning – Egito (remoto)

Lidere o machine learning em produção para a pontuação de clientes, incluindo modelos de churn, propensão, valor do ciclo de vida, intenção de gasto e resposta. Seja responsável por MLOps, implantação, retreinamento, monitoramento, avaliação e calibração em uma plataforma de dados autogerenciada.

EGEgitoRemotoTempo integralSêniorIdioma Obrigatório: inglêsEngenheiro de machine learning

Descrição

  • Seja responsável pelas pontuações preditivas de clientes do produto nos casos de uso de churn, propensão, valor do ciclo de vida, intenção de gasto e resposta.
  • Aplique machine learning e modelagem preditiva tabular a dados de clientes.
  • Desenvolva e mantenha modelos de produção para previsão e pontuação de clientes.
  • Gerencie todo o ciclo de vida dos modelos, desde o treinamento e a implantação até o retreinamento, monitoramento, avaliação e calibração.
  • Execute modelos em um ambiente de plataforma de dados autogerenciada.
  • Apoie iniciativas de modelagem preditiva voltadas para produção.

Requisitos

  • Experiência comprovada na aplicação de modelos de machine learning em produção, e não apenas em pesquisa ou provas de conceito.
  • Forte experiência prática com modelagem preditiva tabular usando dados de clientes.
  • Experiência no desenvolvimento de modelos de churn ou propensão nos setores de telecomunicações, bancos ou varejo.
  • Capacidade de criar pipelines de treinamento, implantação e retreinamento em um ambiente autogerenciado.
  • Experiência prática em MLOps, incluindo registros de modelos, versionamento, retreinamento, monitoramento e detecção de drift.
  • Facilidade para trabalhar em uma plataforma de dados em vez de depender exclusivamente de notebooks.
  • Experiência com modelagem de uplift ou causal para segmentação incremental.
  • Conhecimento de arquitetura de feature stores.
  • Capacidade de colaborar com stakeholders comerciais para definir como as previsões serão utilizadas.

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