IA / ML Engineer

Rock Encantech; United States; Remote; USD 36,000 - 60,000; Full time

Job summary

A Akropoli, parte do ecossistema Rock Encantech, busca engenheiro(a) de IA e Machine Learning para transformar dados de consumo em soluções de IA para crédito e risco. O papel envolve desenvolver modelos preditivos, construir pipelines de dados e integrar APIs com produtos, com foco em confiabilidade e explicabilidade.

Você trabalhará com IA generativa, agentes de IA e integração com fontes de dados, atuando remotamente no Brasil para impactar decisões financeiras e cobranças em larga escala.

Qualifications

• Domínio de Python e SQL para aplicações de IA e dados.
• Experiência prática com pelo menos um framework de IA agents.
• Capacidade de criar pipelines reproducíveis para dados, treino e produção.

Responsibilities

• Desenvolver modelos de machine learning para score de consumo, risco de crédito, limites e cobrança.
• Integrar dados de consumo e transações com fontes financeiras.
• Construir pipelines de dados, treino, validação e implantação de modelos.
• Validar desempenho, calibração e explicabilidade com controle de vazamento de informação.
• Colaborar com engenharia para integração dos modelos aos produtos via APIs ou processamento em lote.
• Desenvolver aplicações com IA generativa para interpretar informações não estruturadas.

Skills

Python

SQL

IA agents/linguagem

Arquitetura de pipelines

DevOps para ML

Tools

LangGraph/LangChain

CrewAI

OpenAI Agents SDK

AWS Agentic AI

APIs de LLMs

Job description

Engenheiro(a) de IA e Machine Learning | Produtos Financeiros Akropoli

Remoto - Brasil
Contratação PJ

Transforme dados de consumo em produtos de inteligência artificial

A Akropoli desenvolve modelos e produtos analíticos para melhorar decisões financeiras com o uso de inteligência artificial.

No ecossistema da Rock Encantech, trabalhamos com dados reais de consumo e relacionamento dos clientes com o varejo, enriquecidos por fontes como Open Finance e bureaus de crédito. Nosso desafio é transformar esse conhecimento em soluções para concessão de crédito, definição de limites, cobrança e gestão de risco.

Buscamos uma pessoa com sólida base em ciência de dados e capacidade de engenharia para desenvolver, integrar e colocar soluções de IA em produção, conectando qualidade técnica a resultados de negócio.

O problema que estamos resolvendo

O comportamento de consumo revela sinais importantes sobre os clientes: frequência de compra, recorrência, ticket, sazonalidade e formas de pagamento.

Queremos combinar esses sinais com informações financeiras para conhecer melhor cada cliente e apoiar decisões mais assertivas. Isso envolve desenvolver modelos preditivos, automatizar sua aplicação e explorar IA generativa e agentes para ampliar a capacidade de análise e ação dos nossos produtos.

O que você fará

• Desenvolver modelos de machine learning para score de consumo, risco de crédito, recomendação de limites, propensão ao pagamento e estratégias de cobrança.

• Explorar e integrar dados de consumo, transações e relacionamento com fontes financeiras e enriquecidas, construindo variáveis que representem o comportamento dos clientes.

• Criar pipelines reproduzíveis para preparação de dados, treinamento, validação e aplicação dos modelos.

• Validar desempenho, calibração, estabilidade e explicabilidade, utilizando separação temporal e controles contra vazamento de informação.

• Colaborar com engenharia na integração dos modelos aos produtos por APIs ou processamento em lote e acompanhar seu desempenho em produção.

• Desenvolver aplicações com IA generativa para interpretar informações não estruturadas, consultar conhecimento e apoiar análises e explicações de resultados.

• Construir agentes conectados a dados e ferramentas para investigar mudanças de comportamento e recomendar ações, com avaliação de qualidade e controles de execução.

• Medir o impacto das soluções em aprovação, utilização de limite, inadimplência e recuperação de crédito, documentando métodos e comunicando resultados.

O perfil que buscamos

• Experiência prática construindo agentes de IA e fluxos que utilizem ferramentas, consultem dados e executem tarefas de negócio.

• Experiência com pelo menos um framework de IA agêntica, como LangGraph/LangChain, CrewAI, OpenAI Agents SDK, AWS Agentic AI ou equivalente.

• Conhecimento de orquestração de agentes, gestão de contexto, memória, estado e integração com sistemas externos.

• Experiência com RAG, preparação de bases de conhecimento e avaliação da qualidade da recuperação e das respostas.

• Capacidade de avaliar agentes com cenários de teste, analisar registros de execução e corrigir falhas de raciocínio, integração e uso de ferramentas.

• Domínio de Python e SQL e capacidade de escrever código organizado, testável e reutilizável.

• Sólida base em estatística e machine learning, com experiência no desenvolvimento e na validação de modelos preditivos.

• Experiência levando aplicações de IA para produção, considerando confiabilidade, custo, desempenho e manutenção.

• Autonomia para investigar problemas e clareza para comunicar resultados, limitações e recomendações a públicos técnicos e de negócio.

Stack e ferramentas

• Python e SQL para desenvolvimento de aplicações, preparação de dados e modelagem.

• Frameworks de IA agêntica e orquestração, como LangGraph/LangChain, CrewAI, AWS Agentic AI ou OpenAI Agents SDK.

• APIs de LLMs, chamadas de ferramentas (tool calling) e saídas estruturadas.

• RAG, embeddings e mecanismos de busca semântica ou híbrida.

• Bibliotecas de machine learning, como scikit-learn, XGBoost e LightGBM.

• Git, testes automatizados e ferramentas de avaliação, registro e acompanhamento das execuções.

• Ambientes cloud, preferencialmente AWS, para implantação e monitoramento.

As ferramentas acima são referências: valorizamos experiência consistente em pelo menos um framework de IA agêntica e capacidade de avaliar alternativas conforme o problema.

Diferenciais

• Experiência com crédito, cobrança, risco, varejo, meios de pagamento ou Open Finance.

• Desenvolvimento de sistemas com múltiplos agentes e capacidade de justificar quando essa arquitetura agrega valor.

• Conhecimento de MCP (Model Context Protocol) para integração de agentes com ferramentas e fontes de dados.

• Experiência com LLMOps/MLOps, versionamento e monitoramento de aplicações e modelos.

• Implementação de controles de acesso, proteção de dados, prevenção de injeção de instruções e revisão humana em fluxos de IA.

• Conhecimento de análise de safras, calibração e explicabilidade de modelos.

Por que essa oportunidade é única

• Combinar dados reais de consumo e informações financeiras para desenvolver produtos de IA com aplicação concreta.

• Participar de todo o ciclo da solução, da hipótese inicial ao acompanhamento dos resultados em produção.

• Impactar decisões de crédito, cobrança e risco para o varejo e o setor financeiro.

• Ter espaço para experimentar, propor abordagens e contribuir diretamente para a evolução dos produtos da Akropoli.