Applied Machine Learning Scientist in Lisbon

A equipa de Machine Learning da Enterprise impulsiona o valor organizacional através de soluções de ML escaláveis e insights baseados em dados, mudando fundamentalmente a forma como as decisões de negócios são tomadas. Colaboramos de perto com as partes interessadas, aplicando os mais recentes avanços em machine learning e modelagem estatística para criar resultados altamente impactantes. O nosso compromisso é avançar o estado da ciência aplicada e do design de sistemas robustos para melhorar e expandir as nossas capacidades de negócios centrais.

Resumo do Papel

Passámos o último ano a consolidar e validar os nossos dados de receita, a maioria dos sinais agora vive num só lugar. O próximo passo é construir uma camada de inteligência do cliente: sistemas que aprendem dinamicamente quais sinais impulsionam resultados, adaptam-se à medida que o negócio evolui e revelam insights que mudam a forma como agimos. Como Cientista de Machine Learning Aplicado, você será a pessoa que fará isso acontecer. Você treinará modelos, projetará experimentos e descobrirá os padrões que conectam o comportamento do cliente aos resultados de receita. Depois, enviará esses insights como sistemas de produção dos quais o negócio depende diariamente. Você possui problemas de ponta a ponta: desde formular a pergunta certa, até treinar e validar modelos, implantá-los e medir se realmente impactaram, em um ciclo de feedback fechado. Você trabalhará ao lado de uma equipe de Engenheiros de AI/ML, Engenheiros de Dados e Analistas como parte do departamento de Dados e Análise da Enterprise.

Suas responsabilidades incluem:

• Projetar, treinar, avaliar e implantar modelos de machine learning que preveem e explicam resultados relacionados à receita, incluindo churn, expansão, conversão e engajamento do cliente.
• Construir e possuir sistemas de ML de ponta a ponta, desde a preparação de dados e experimentação até a implantação em produção, re-treinamento contínuo, monitoramento e otimização de desempenho.
• Desenvolver inteligência a partir de dados estruturados e não estruturados, aplicando modelagem estatística, NLP moderno, embeddings, LLMs e deep learning onde criam valor mensurável para os negócios.
• Projetar e executar experimentos para descobrir as relações entre o comportamento do cliente, uso do produto e resultados de negócios, traduzindo saídas de modelos em insights acionáveis.
• Colaborar de perto com Produto, Engenharia e partes interessadas do negócio para identificar oportunidades de alto impacto, priorizar iniciativas de ML e incorporar inteligência nos fluxos de trabalho de tomada de decisão.
• Medir e maximizar o impacto nos negócios monitorando o desempenho do modelo, detectando desvios, validando resultados e iterando continuamente com base em resultados e feedback do mundo real.

Este papel é para você se...

• Você tem de 3 a 5 anos de experiência em Machine Learning Aplicado, Ciência de Dados ou um campo quantitativo relacionado, com um histórico de construção de modelos que entregam impacto mensurável nos negócios.
• Você possui uma base em machine learning e estatísticas, com experiência prática em treinar modelos em dados reais e desordenados.
• Você se sente confortável lidando com ruído de rótulo, desequilíbrio de classes, vazamento de características, desvio de dados e projetando estratégias de validação robustas.
• Você tem experiência em aplicar ML a dados estruturados e não estruturados, incluindo técnicas modernas de NLP, embeddings, LLMs ou deep learning onde criam valor significativo para os negócios.
• Você possui habilidades de engenharia de produção, incluindo Python, SQL, melhores práticas de engenharia de software e experiência em implantar, monitorar e manter modelos de ML.
• Você tem uma mentalidade pragmática e orientada para produtos.
• Você obtém mais satisfação ao enviar um modelo simples que melhora uma métrica de negócios do que ao construir um complexo com desempenho offline marginalmente melhor.
• Você pensa em termos de resultados de negócios, comportamento do usuário e impacto mensurável - não apenas na sofisticação do modelo.
• Você identifica proativamente oportunidades de alto impacto, forma opiniões com base em dados e compreensão do usuário e itera continuamente seu trabalho.

A Zendesk acredita em oferecer às nossas pessoas uma experiência gratificante e inclusiva. Nossa forma híbrida de trabalhar permite que nos reunamos intencionalmente pessoalmente, em um dos nossos muitos escritórios da Zendesk ao redor do mundo, para conectar, colaborar e aprender, enquanto também damos às nossas pessoas a flexibilidade de trabalhar remotamente por parte da semana.

Como parte do nosso compromisso com a equidade e transparência, informamos todos os candidatos que inteligência artificial (IA) ou sistemas de decisão automatizados podem ser usados para filtrar ou avaliar candidaturas para esta posição, de acordo com as diretrizes da empresa e a legislação aplicável. A Zendesk é um empregador de igualdade de oportunidades e estamos orgulhosos de nossos esforços contínuos para promover diversidade, equidade e inclusão global no local de trabalho.

Indivíduos que buscam emprego e funcionários da Zendesk são considerados sem levar em conta raça, cor, religião, origem nacional, idade, sexo, gênero, identidade de gênero, expressão de gênero, orientação sexual, estado civil, condição médica, ancestralidade, deficiência, status militar ou de veterano, ou qualquer outra característica protegida pela legislação aplicável.

A Zendesk se esforça para fazer acomodações razoáveis para candidatos com deficiências e veteranos com deficiência, de acordo com a legislação federal e estadual aplicável.