2 days ago
São Paulo, BrazilStaff+
Responsibilities
- Conduzir experimentos comparativos com LLMs, agentes e arquiteturas de GenAI aplicados a casos reais de negócio.
- Projetar, otimizar e evoluir pipelines de RAG, incluindo chunking, embeddings, retrieval e avaliação contínua.
- Estruturar frameworks de avaliação e benchmarking para aplicações GenAI, 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, avaliando trade-offs técnicos e de negócio.
- Atuar com Produto, Engenharia, Dados e Liderança para identificar oportunidades de IA em produtos digitais e jornadas.
- Traduzir conclusões técnicas em recomendações para roadmap, arquitetura, governança e evolução de capacidades.
- Estabelecer padrões, boas práticas e práticas de uso responsável de GenAI para adoção pelas squads.
- Construir a visão aplicada de IA para Marketing Services, conectando tendências tecnológicas a necessidades de clientes, parceiros e produtos.
- Mentorar AI Engineers, conduzir revisões de arquitetura e documentar decisões técnicas.
- Liderar funcionalmente outros AI Engineers, direcionando tecnicamente e desenvolvendo o time sem gestão hierárquica formal.
- Influenciar decisões de arquitetura e estratégia de GenAI em múltiplas squads e acompanhar qualidade, custo e incidentes em produção.
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, RAG e/ou agentes à produção para usuários reais, com sustentação e medição de qualidade e custo.
- Experiência prática com GenAI e LLMs em contexto real de negócio, incluindo 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, incluindo 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 converter conclusões técnicas em recomendações acionáveis.
- Experiência desenvolvendo engenheiros por meio de mentoria, ramp-up e elevação do nível técnico do time.
- Experiência influenciando roadmap e decisões de arquitetura sem autoridade formal e conduzindo decisões técnicas contestadas até a adoção.
- Inglês avançado obrigatório para leitura, escrita e conversação em fóruns, comitês e iniciativas globais.
- Experiência em adoção de IA em Business Units, produtos digitais, personalização, automação, Martech ou jornadas orientadas a crescimento é um diferencial.
- Experiência com Fine-Tuning, Transfer Learning, Hugging Face, PyTorch ou TensorFlow é um diferencial.
- Familiaridade com AWS Bedrock Agents, AWS Agent Core, n8n, Flowise, LangFlow, DSPy ou tecnologias equivalentes é um diferencial.
- Experiência em coordenação de times ou gestão formal de pessoas é um diferencial.
Benefits
- Ambiente inclusivo e cultura de pessoas em primeiro lugar, com foco em bem-estar e equilíbrio entre carreira e compromissos pessoais.
- Oportunidade de atuar em uma organização global, com iniciativas e fóruns internacionais.
- Possibilidade de crescimento futuro para liderança formal de equipe.
- Empresa reconhecida por certificações e prêmios como Great Place To Work e Top Employers.
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