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

Experian; São Paulo; Presencial; BRL 300 000 - 500 000; Tempo integral

Resumo da oferta

A Experian contrata Engenheiro(a) de IA Generativa para evoluir a plataforma global de IA Generativa. Você desenhará serviços, integrará modelos via gateways LLM e implementará práticas de LLMOps, com foco em escalabilidade, observabilidade e governança de custos.

Trabalhará com times globais de Produto, Engenharia, Plataforma, Segurança e Dados para entregar soluções que atendam a várias regiões, mantendo foco em custo e eficiência.

Qualificações

• Experiência em Engenharia de Software e IA Aplicada.
• Experiência prática em GenAI em ambiente produtivo.
• Inglês avançado.
• Conhecimentos de GenAI e Agentic AI: multi-agent orchestration, tool calling, multi-step reasoning, RAG, prompt engineering.
• LangChain/LangGraph ou frameworks equivalentes.
• Gateways LLM, integração de modelos via APIs, observabilidade e avaliação de aplicações baseadas em LLM.
• Otimização de latência, performance e uso de recursos.
• Python avançado e AWS; boas práticas de arquitetura e reprodutibilidade.
• MLOps: versionamento, rastreamento de experimentos, CI/CD, testes automatizados, deployment/rollback.
• Data Engineering: pipelines de dados, Spark e Lakehouse, orquestração.

Responsabilidades

• Projetar e desenvolver serviços de IA Generativa e sistemas multiagentes.
• Implementar soluções de RAG e tool-calling.
• Integrar modelos via gateways LLM.
• Desenvolver práticas de LLMOps para observabilidade e governança.
• Medir consumo, chargeback e custo de inferência.
• Construir pipelines de dados para billing e metering.
• Aplicar práticas de MLOps, CI/CD e testes automatizados.
• Atuar em incidentes, confiabilidade e melhoria contínua.
• Colaborar com equipes globais de Produto, Engenharia, Plataforma, Segurança e Dados.

Conhecimentos

GenAI em produção

Engenharia de Software

Inglês avançado

Ferramentas

Python avançado

AWS

LangChain

LangGraph

CI/CD

MLOps

Databricks

Spark

Descrição da oferta de emprego

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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.

Requisitos obrigatórios

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

Conhecimentos técnicos em:

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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