AI Engineer (GenAI Platform) - Mid Level (Brazil Based only)

Serasa Experian; Brasil; Remote; BRL 260,000 - 420,000; Full time

Job summary

A Serasa Experian está buscando um(a) AI Engineer (GenAI Platform) para evoluir a plataforma global de Inteligência Artificial Generativa. O papel envolve design, desenvolvimento e operação de serviços de IA que apoiam equipes de engenharia e produto em vários países, com foco em soluções escaláveis, seguras e observáveis com menor custo.

Responsabilidades incluem projetar serviços, implementar RAG, tool calling, orquestração de agentes, integração via gateways LLM e práticas de LLMOps, além de

Qualifications

• Experiência em GenAI em ambiente produtivo.
• Conhecimento em integração de modelos via APIs e gateways LLM.

Responsibilities

• Projetar e desenvolver serviços de IA Generativa e sistemas multiagentes.
• Implementar soluções de RAG, tool-calling e orquestração de agentes.
• Integrar modelos através de gateways LLM e monitorar custos de inferência.
• Desenvolver práticas de MLOps, CI/CD, testes automatizados e lifecycle de modelos.
• Atuar em incidentes, confiabilidade e melhoria contínua dos serviços.
• Colaborar com times globais de Produto, Engenharia, Plataforma, Segurança e Dados.

Skills

GenAI Platform

Multi-agent orchestration

LLMOps

Observability

Billing & metering

Tools

Python

AWS

LangChain

LangGraph

Gateways LLM

Spark

Databricks

Terraform

Job description

Role Overview

Estamos em busca de um(a) AI Engineer (GenAI Platform) para atuar na evolução da nossa plataforma global de Inteligência Artificial Generativa.

Essa posição terá papel fundamental no design, desenvolvimento e operação de serviços de IA que suportam times de engenharia e produto em diversos países, permitindo a criação de soluções baseadas em GenAI de forma escalável, segura, observável e eficiente em custos.

O foco da função é o desenvolvimento de capacidades de IA Generativa em nível de plataforma, incluindo sistemas agentic, integração de modelos, LLMOps e governança de custos. Não se trata de uma posição voltada para treinamento ou fine-tuning de modelos do zero.

Principais responsabilidades

• Projetar e desenvolver serviços de IA Generativa e sistemas multiagentes.
• Implementar soluções de RAG (Retrieval-Augmented Generation), tool-calling e orquestração de agentes.
• Integrar e operar modelos através de gateways LLM.
• Desenvolver práticas de LLMOps para monitoramento, observabilidade e governança.
• Implementar mecanismos de medição de consumo, chargeback e otimização de custos de inferência.
• Construir e manter pipelines de dados que suportem processos de billing e metering.
• Aplicar práticas de MLOps, CI/CD, testes automatizados e gestão de ciclo de vida de modelos.
• Atuar em incidentes, monitoramento, confiabilidade e melhoria contínua dos serviços.
• Colaborar com times globais de Produto, Engenharia, Plataforma, Segurança e Dados.

Experience and Skills

Requisitos obrigatórios

• Experiência em Engenharia de Software eIA Aplicada.
• Experiência prática em projetos de GenAI em ambiente produtivo.
• Inglês avançado.

GenAI e Agentic AI

• Multi-agent orchestration
• Tool calling
• Multi-step reasoning
• RAG
• Prompt Engineering
• LangChain, LangGraph ou frameworks equivalentes

LLMOps e Plataformas

• Gateways LLM (LiteLLM ou similares)
• Integração de modelos via APIs
• Observabilidade
• Avaliação de aplicações baseadas em LLM
• Otimização de latência e performance
• Vector databases e mecanismos de retrieval

Linguagens e Cloud

• Python avançado
• AWS (preferencial)
• Boas práticas de arquitetura, observabilidade e reprodutibilidade

MLOps

• Versionamento e rastreamento de experimentos
• CI/CD
• Testes automatizados
• Deployment e rollback de serviços de IA

Data Engineering

• Conhecimento em pipelines de dados
• Batch e streaming
• Spark e arquiteturas Lakehouse
• Orquestração de dados

Diferenciais

• Kafka e Event Streaming
• Terraform e Infrastructure as Code
• Databricks (Delta Lake e DLT)
• Experiência com plataformas internas para desenvolvedores
• Atuação em ambientes globais e distribuídos

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