1 day ago
Remote, BrazilStaff+
Responsibilities
- Liderar a estratégia aplicada de IA e GenAI para os produtos de Marketing Services.
- Conduzir experimentos comparativos com LLMs, agentes e diferentes arquiteturas de GenAI em casos reais de negócio.
- Projetar, otimizar e evoluir pipelines de RAG, incluindo chunking, embeddings, retrieval e avaliação contínua.
- Estruturar frameworks de avaliação e benchmarking considerando qualidade, relevância, confiabilidade, custo, latência e aderência ao caso de uso.
- Medir performance, custo e ROI de soluções de IA para apoiar decisões de priorização e escala.
- Decidir entre Prompt Engineering, RAG, Fine-Tuning e arquiteturas multiagentes, documentando os trade-offs técnicos e de negócio.
- Trabalhar com Produto, Engenharia, Dados e Liderança para identificar oportunidades de IA em produtos digitais, eficiência operacional e jornadas de clientes.
- Traduzir resultados técnicos em recomendações para roadmap, arquitetura, governança e evolução de capacidades.
- Estabelecer padrões, boas práticas e práticas de uso responsável de GenAI adotadas pelas squads.
- Liderar funcionalmente AI Engineers por meio de direcionamento técnico, revisões de arquitetura, mentoria e documentação.
- Influenciar decisões de arquitetura e estratégia em múltiplas squads de Marketing Services sem autoridade formal.
- Acompanhar resultados em produção, incluindo qualidade, custo, incidentes, lead time e adoção de componentes e padrões.
Requirements
- Mínimo de 5 anos de experiência em engenharia de software, dados ou Machine Learning, com responsabilidade técnica crescente.
- Experiência conduzindo transformação tecnológica em escala de área, Business Unit ou organização, com resultados medidos.
- Experiência estabelecendo padrões, componentes ou práticas técnicas adotadas por times fora da própria equipe.
- Experiência comprovada levando soluções de GenAI a produção, incluindo RAG e/ou agentes com usuários reais, sustentação e medição de qualidade e custo.
- Experiência prática com GenAI e LLMs em contexto real de negócio.
- Experiência no desenho, avaliação e evolução de soluções com RAG, embeddings, retrieval e/ou agentes.
- Vivência conectando IA a produto digital, eficiência operacional, automação ou aceleração de jornadas.
- Proficiência avançada em Python e conhecimento sólido de SQL e manipulação de grandes volumes de dados.
- Base consistente em estatística, análise de dados e experimentação.
- Experiência com avaliação de modelos generativos usando métricas tradicionais e abordagens baseadas em LLMs.
- Familiaridade com ecossistemas de LLMs como OpenAI SDK, LangChain, CrewAI ou equivalentes.
- Experiência construindo servidores MCP, incluindo desenho de tools, contratos de exposição e operação.
- Capacidade de documentar trade-offs e transformar conclusões técnicas em recomendações acionáveis.
- Experiência desenvolvendo engenheiros por meio de mentoria, ramp-up e elevação do nível técnico do time.
- Capacidade de influenciar roadmap e decisões de arquitetura sem autoridade formal e conduzir decisões técnicas contestadas até a adoção.
- Inglês avançado obrigatório para leitura, escrita e conversação em fóruns, comitês e iniciativas globais.
- São diferenciais experiência com Fine-Tuning, Transfer Learning, Hugging Face, PyTorch, TensorFlow, AWS Bedrock Agents, AWS Agent Core, n8n, Flowise, LangFlow, Prompt Optimization ou DSPy.
- Experiência em produtos digitais, personalização, automação, Martech ou jornadas orientadas a crescimento é desejável.
- Experiência em coordenação de times ou gestão formal de pessoas é desejável.
Benefits
- Ambiente inclusivo, com foco em bem-estar e equilíbrio entre carreira e compromissos pessoais.
- Cultura de pessoas em primeiro lugar, com reconhecimentos Great Place To Work em 24 países e certificação Top Employers.
- Oportunidade de atuar em uma organização global com 22.000 pessoas em 32 países.
- Possibilidade de evolução futura para liderança formal de pessoas conforme a estrutura do time cresça.
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