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AI Engineer (GenAI Platform) - Mid Level
Experian · Brazil · back to the listing
HR standards
47/100
poor
Title ↔ description
83/100
solid
Reads as
Machine Learning Engineer
96% confident
What this role officially is
data scientist — ESCO, the EU occupation classification
Data scientists find and interpret rich data sources, manage large amounts of data, merge data sources, ensure consistency of data-sets, and create visualisations to aid in understanding data. They build mathematical models using data, present and communicate data insights and findings to specialists and scientists in their team and if required, to a non-expert audience, and recommend ways to apply the data.
Also known as: data scientists, data engineer, research data scientist, data expert, data research scientist
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- Member of Technical Staff (applied) Anthrogen
- Aptura AI | Full-Time | MTS (Applied AI), MTS (SWE / Product) | London | ONSITE / HYBRID Aptura AI
- Arcforma AI (arcforma.ai) | AI Engineer (Marketing / Construction / Arcforma AI (arcforma.ai)
- Staff AI Engineer - Agent Architecture & Behavior Artisan
What the listing never says
- 40 bullet points. Long requirement lists deter qualified candidates, who read them as hard gates. Scope clarity
- No section describes what the person would actually do. Scope clarity
- No pay range published. Candidates cannot tell whether applying is worth their time. Pay transparency
- No location or timezone policy stated, so a candidate cannot tell where they may work from. Scope clarity
The listing, marked up
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Estamos em busca de um(a) AI Engineer (GenAI Platform) para atuar na evolução da nossa plataforma global de Inteligência Artificial Generativa.
Essa posição terá papel fundamental no design, desenvolvimento e operação de serviços de IA que suportam times de engenharia e produto em diversos países, permitindo a criação de soluções baseadas em GenAI de forma escalável, segura, observável e eficiente em custos.
O foco da função é o desenvolvimento de capacidades de IA Generativa em nível de plataforma, incluindo sistemas agentic, integração de modelos, LLMOps e governança de custos. Não se trata de uma posição voltada para treinamento ou fine-tuning de modelos do zero.
Principais responsabilidades
• Projetar e desenvolver serviços de IA Generativa e sistemas multiagentes.
• Implementar soluções de RAG (Retrieval-Augmented Generation), tool-calling e orquestração de agentes.
• Integrar e operar modelos através de gateways LLM.
• Desenvolver práticas de LLMOps para monitoramento, observabilidade e governança.
• Implementar mecanismos de medição de consumo, chargeback e otimização de custos de inferência.
• Construir e manter pipelines de dados que suportem processos de billing e metering.
• Aplicar práticas de MLOps, CI/CD, testes automatizados e gestão de ciclo de vida de modelos.
• Atuar em incidentes, monitoramento, confiabilidade e melhoria contínua dos serviços.
• Colaborar com times globais de Produto, Engenharia, Plataforma, Segurança e Dados.
Requisitos obrigatórios
• Experiência em Engenharia de Software e IA Aplicada.
• Experiência prática em projetos de GenAI em ambiente produtivo.
• Inglês avançado.
Conhecimentos técnicos em:
GenAI e Agentic AI
• Multi-agent orchestration
• Tool calling
• Multi-step reasoning
• RAG
• Prompt Engineering
• LangChain, LangGraph ou frameworks equivalentes
LLMOps e Plataformas
• Gateways LLM (LiteLLM ou similares)
• Integração de modelos via APIs
• Observabilidade
• Avaliação de aplicações baseadas em LLM
• Otimização de latência e performance
• Vector databases e mecanismos de retrieval
Linguagens e Cloud
• Python avançado
• AWS (preferencial)
• Boas práticas de arquitetura, observabilidade e reprodutibilidade
MLOps
• Versionamento e rastreamento de experimentos
• CI/CD
• Testes automatizados
• Deployment e rollback de serviços de IA
Data Engineering
• Conhecimento em pipelines de dados
• Batch e streaming
• Spark e arquiteturas Lakehouse
• Orquestração de dados
Diferenciais
• Kafka e Event Streaming
• Terraform e Infrastructure as Code
• Databricks (Delta Lake e DLT)
• Experiência com plataformas internas para desenvolvedores
• Atuação em ambientes globais e distribuídos
At Serasa Experian, we believe that diversity is essential for a healthier and more innovative work environment, where everyone can share experiences and express their ideas. That’s why we promote several initiatives to support inclusive recruitment and the professional development of our people.
We also have our affinity groups, created to empower and support individuals from underrepresented groups: ExperianPride (LGBTQIAPN+ community), Ubuntu (racial equity), Women in Experian (gender equity), Aspire (people with disabilities), and Connecting Generations (generations).
Experian Careers - Creating a better tomorrow together
Find out what its like to work for Experian by clicking here
Experian is a global data and technology company that powers opportunities for people and businesses around the world. We operate across a wide range of markets, including financial services, healthcare, automotive, agribusiness, insurance, among others. Experian invests in people and in advanced new technologies to unlock the power of data. We have an incredible team of 25,200 employees across 32 countries.
Our uniqueness is valuing yours. Experian’s people-centric, inclusive, and purpose-driven culture has been recognized with several awards — including World’s Best Workplaces™ 2025 (Fortune Global Top 25) and Great Place To Work™ in 26 countries, among others. Check out Experian Life on social media or explore our careers site to understand why. Experian is also proud to be an equal opportunity and affirmative action employer.
Originally posted on Himalayas
Essa posição terá papel fundamental no design, desenvolvimento e operação de serviços de IA que suportam times de engenharia e produto em diversos países, permitindo a criação de soluções baseadas em GenAI de forma escalável, segura, observável e eficiente em custos.
O foco da função é o desenvolvimento de capacidades de IA Generativa em nível de plataforma, incluindo sistemas agentic, integração de modelos, LLMOps e governança de custos. Não se trata de uma posição voltada para treinamento ou fine-tuning de modelos do zero.
Principais responsabilidades
• Projetar e desenvolver serviços de IA Generativa e sistemas multiagentes.
• Implementar soluções de RAG (Retrieval-Augmented Generation), tool-calling e orquestração de agentes.
• Integrar e operar modelos através de gateways LLM.
• Desenvolver práticas de LLMOps para monitoramento, observabilidade e governança.
• Implementar mecanismos de medição de consumo, chargeback e otimização de custos de inferência.
• Construir e manter pipelines de dados que suportem processos de billing e metering.
• Aplicar práticas de MLOps, CI/CD, testes automatizados e gestão de ciclo de vida de modelos.
• Atuar em incidentes, monitoramento, confiabilidade e melhoria contínua dos serviços.
• Colaborar com times globais de Produto, Engenharia, Plataforma, Segurança e Dados.
Requisitos obrigatórios
• Experiência em Engenharia de Software e IA Aplicada.
• Experiência prática em projetos de GenAI em ambiente produtivo.
• Inglês avançado.
Conhecimentos técnicos em:
GenAI e Agentic AI
• Multi-agent orchestration
• Tool calling
• Multi-step reasoning
• RAG
• Prompt Engineering
• LangChain, LangGraph ou frameworks equivalentes
LLMOps e Plataformas
• Gateways LLM (LiteLLM ou similares)
• Integração de modelos via APIs
• Observabilidade
• Avaliação de aplicações baseadas em LLM
• Otimização de latência e performance
• Vector databases e mecanismos de retrieval
Linguagens e Cloud
• Python avançado
• AWS (preferencial)
• Boas práticas de arquitetura, observabilidade e reprodutibilidade
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• Versionamento e rastreamento de experimentos
• CI/CD
• Testes automatizados
• Deployment e rollback de serviços de IA
Data Engineering
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• Batch e streaming
• Spark e arquiteturas Lakehouse
• Orquestração de dados
Diferenciais
• Kafka e Event Streaming
• Terraform e Infrastructure as Code
• Databricks (Delta Lake e DLT)
• Experiência com plataformas internas para desenvolvedores
• Atuação em ambientes globais e distribuídos
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We also have our affinity groups, created to empower and support individuals from underrepresented groups: ExperianPride (LGBTQIAPN+ community), Ubuntu (racial equity), Women in Experian (gender equity), Aspire (people with disabilities), and Connecting Generations (generations).
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Our uniqueness is valuing yours. Experian’s people-centric, inclusive, and purpose-driven culture has been recognized with several awards — including World’s Best Workplaces™ 2025 (Fortune Global Top 25) and Great Place To Work™ in 26 countries, among others. Check out Experian Life on social media or explore our careers site to understand why. Experian is also proud to be an equal opportunity and affirmative action employer.
Originally posted on Himalayas