Principal Engineer – GenAI Platform (Brazil Based Only)

Experian; São Carlos; On-site; BRL 420,000 - 780,000; Full time

Job summary

A Experian Brasil procura um(a) Principal Engineer para liderar a GenAI Platform, definindo padrões técnicos, governança e arquitetura para soluções de IA Generativa em escala corporativa. O candidato atuará com equipes de produto, engenharia e negócio para transformar requisitos complexos em produtos de alto impacto.

É essencial possuir experiência prática com ML/LLM em produção, AWS, Databricks, MLOps e governança de modelos, visando manter padrões de segurança, compliance e Responsible AI.

Qualifications

• Mandatório - Inglês avançado/fluente para atuação em ambiente global.
• Sólida experiência em Machine Learning Engineering e/ou LLM Engineering em ambientes de produção.
• Experiência prática com Retrieval-Augmented Generation (RAG), AI Agents, Guardrails para GenAI, Model Selection & Routing.
• Experiência com modelos em ambientes cloud, especialmente AWS e Databricks.
• Conhecimento em MLOps, versionamento de modelos e experiment tracking.

Responsibilities

• Liderar desenho e implementação de soluções de GenAI em ambientes corporativos e regulados.
• Definir arquiteturas escaláveis utilizando LLMs, RAG, AI Agents e guardrails.
• Estabelecer padrões de governança, avaliação e observabilidade de modelos.
• Trabalhar com times de produto e negócio para transformar necessidades em soluções producíveis.
• Desenvolver frameworks e templates para uso por múltiplos times.

Skills

ML Engineering

LLM Engineering

AWS

Databricks

MLOps

Kubernetes

Tools

MLflow

Unity Catalog

Databricks Model Serving

Kubernetes

EKS

Job description

Role Overview

Estamos buscando um(a) Principal Engineer para atuar em nossa equipe de GenAI Platform, liderando a construção de soluções de Inteligência Artificial Generativa em escala empresarial.

Essa posição terá papel fundamental na definição de padrões técnicos, arquitetura, governança e excelência operacional para soluções baseadas em LLMs, atuando diretamente com times de produto, engenharia e stakeholders de negócio para transformar desafios complexos em produtos de alto impacto.

Se você combina experiência profunda em Machine Learning e Generative AI com uma abordagem prática e orientada a resultados, esta é uma oportunidade para influenciar a estratégia de IA em uma organização global.

• Liderar o desenho e a implementação de soluções de GenAI em ambientes corporativos e regulados.
• Definir arquiteturas escaláveis utilizando LLMs, RAG, AI Agents, guardrails e estratégias de model routing.
• Estabelecer padrões de avaliação, monitoramento e governança para aplicações de IA Generativa.
• Trabalhar diretamente com equipes de produto e negócio para transformar necessidades em soluções prontas para produção.
• Desenvolver frameworks, componentes reutilizáveis, templates e boas práticas que possam ser adotadas por múltiplos times.
• Conduzir revisões técnicas, apoiar decisões arquiteturais e atuar como referência técnica para engenheiros e cientistas de dados.
• Garantir alinhamento com requisitos de Responsible AI, segurança da informação, compliance e gestão de risco de modelos.
• Promover transferência de conhecimento e habilitação dos times responsáveis pela sustentação das soluções.

Experience and Skills

• Mandatório - Inglês avançado/fluente para atuação em ambiente global.
• Sólida experiência em Machine Learning Engineering e/ou LLM Engineering em ambientes de produção.
• Experiência prática com:
  • Retrieval-Augmented Generation (RAG)
  • AI Agents
  • Guardrails para GenAI
  • Model Selection & Routing
  • Avaliação offline e online de modelos
  • Regression testing para aplicações de IA
  • Human-in-the-loop validation
  • Monitoramento e observabilidade de modelos
• Experiência com ambientes cloud, especialmente AWS e/ou Databricks.
• Conhecimento em versionamento de modelos e datasets, experiment tracking e MLOps.
• Capacidade de influenciar equipes multidisciplinares e stakeholders sem autoridade formal.

Diferenciais

• Experiência com MLflow e Unity Catalog.
• Conhecimento em Databricks Model Serving.
• Experiência com Kubernetes, EKS ou ambientes distribuídos.
• Vivência em setores altamente regulados.
• Conhecimento em governança e frameworks de Responsible AI.

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