AI Engineer | Senior

Compass UOL; Brazil; On-site; BRL 180,000 - 260,000; Full time

Job summary

A Compass UOL busca um(a) AI Engineer Sênior para atuar no desenvolvimento e evolução de soluções de IA voltadas à análise, classificação e tomada de decisões com base em dados. O profissional projetará, desenvolverá e implantará soluções com IA Generativa, LLMs, machine learning e agentes inteligentes, apoiando áreas de negócio na interpretação de dados e automação de processos.

O papel envolve trabalhar com grandes volumes de informações, avaliar resultados de modelos de IA e garantir

Qualifications

• Experiência sólida com desenvolvimento e aplicação de IA.
• Domínio de Python (Pandas, NumPy) e SQL.
• Experiência com Machine Learning: classificação, regressão, clusterização e NLP.
• Conhecimento em IA Generativa, LLMs, Prompt Engineering e agentes inteligentes.
• Experiência com análise exploratória de dados (EDA).
• Vivência com avaliação e validação de modelos.

Responsibilities

• Desenvolver e implantar soluções de IA e ML em ambiente produtivo.
• Criar aplicações usando IA Generativa, LLMs e agentes inteligentes.
• Projetar arquiteturas RAG, GraphRAG e Graphs Knowledge.
• Realizar EDA e validação de amostras.
• Avaliar decisões geradas por modelos de IA e identificar melhorias.
• Desenvolver modelos para classificação, regressão, clusterização e NLP.
• Apoiar áreas de negócio na interpretação de resultados.
• Construir fluxos automatizados para análise de grandes volumes de dados.
• Desenvolver integrações via APIs e plataformas cloud.
• Implementar práticas de LLMOps e MLOps para governança e evolução.

Job description

Buscamos um(a) AI Engineer Sênior para atuar no desenvolvimento e evolução de soluções de Inteligência Artificial voltadas à análise, classificação e tomada de decisões baseada em dados.

O profissional será responsável por projetar, desenvolver e implantar soluções utilizando IA Generativa, LLMs, Machine Learning e agentes inteligentes, apoiando áreas de negócio na interpretação de dados, automação de processos e melhoria da qualidade das decisões.

Procuramos alguém com perfil altamente analítico e propositivo, capaz de atuar em ambientes dinâmicos, colaborar com diferentes stakeholders e utilizar Inteligência Artificial como ferramenta de apoio à decisão, mantendo senso crítico e visão de negócio. O desafio envolve trabalhar com grandes volumes de informações, avaliar resultados produzidos por modelos de IA e garantir que as decisões tomadas estejam alinhadas aos objetivos do negócio.

Responsabilidades e atribuições

• Desenvolver e implantar soluções de Inteligência Artificial e Machine Learning em ambiente produtivo.
• Criar aplicações utilizando IA Generativa, LLMs e agentes inteligentes.
• Projetar e implementar arquiteturas RAG, GraphRAG e soluções baseadas em Knowledge Graphs.
• Realizar análise exploratória de dados (EDA) e validação de amostras.
• Avaliar decisões geradas por modelos de IA, identificando inconsistências e oportunidades de melhoria.
• Desenvolver modelos para classificação, regressão, clusterização e NLP.
• Apoiar áreas de negócio na interpretação dos resultados gerados pelos modelos.
• Construir fluxos automatizados para análise e classificação de grandes volumes de dados.
• Desenvolver integrações via APIs e plataformas cloud.
• Implementar práticas de LLMOps e MLOps para monitoramento, governança e evolução contínua das soluções.
• Atuar na definição de abordagens e priorizações técnicas junto aos times envolvidos.
• Garantir qualidade, confiabilidade e rastreabilidade das soluções desenvolvidas.

Requisitos e qualificações

Obrigatórios

• Experiência sólida com desenvolvimento e aplicação de soluções de Inteligência Artificial.
• Domínio de Python (Pandas, NumPy) e SQL.
• Experiência com Machine Learning:
• Classificação
• Regressão
• Clusterização
• Conhecimento em IA Generativa, LLMs, Prompt Engineering e agentes inteligentes.
• Experiência com análise exploratória de dados (EDA).
• Vivência com avaliação e validação de modelos.
• Conhecimento em métricas de qualidade, estatística aplicada e interpretabilidade de modelos.
• Capacidade de conectar análises técnicas aos objetivos de negócio.
• Experiência com análise de dados orientada à tomada de decisão.
• Arquiteturas RAG e GraphRAG.
• LLMOps e MLOps.
• Arquiteturas multiagentes (ADK, ACP e A2A).
• Spark e Hadoop.
• Experiência com soluções de IA em produção e ambientes corporativos.