Brasilien
Clara
Experian
AI Engineer – Specialist II
Brasilien
São Paulo, São Paulo, Brazil
PythonSQLAWS
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Unternehmensbeschreibung
Serasa Experian ist die erste und größte Datatech in Brasilien. Führend bei Intelligenzlösungen für Risiko- und Chancenanalysen mit Fokus auf Kredit-, Authentifizierungs- und Betrugspräventionsprozesse. Mit Spitzentechnologie, Innovation und den besten Talenten wandelt sie Unsicherheit in die beste Entscheidung um, hilft Menschen, ihre Träume zu verwirklichen, und Unternehmen aller Größen und Segmente, erfolgreich zu sein.
Wir beschäftigen 22.000 Mitarbeiter in 32 Ländern und investieren täglich in neue Technologien, talentierte Fachkräfte und Innovation, um allen Kunden zu helfen, jede Chance zu maximieren. Mit Hauptsitz in Dublin, Irland, ist Experian an der Londoner Börse (EXPN) notiert und Teil des FTSE 100 Index.
Stellenbeschreibung
Wir suchen eine/n AI Engineering Specialist II, um die Einführung von Künstlicher Intelligenz in der Marketing Services-Struktur zu beschleunigen und technisches Fachwissen in GenAI mit konkreten Produktchancen, operativer Effizienz und Wertschöpfung für die Geschäftseinheit zu verbinden.
Diese Position wird eine zentrale Rolle bei der Weiterentwicklung von Lösungen auf Basis von LLMs, RAG und Agenten spielen und die Identifizierung von Anwendungsfällen, die Definition technischer Ansätze und die Übersetzung experimenteller Erkenntnisse in umsetzbare Empfehlungen für Produkt, Engineering und Management unterstützen.
Mehr als nur ein Referenzpunkt für Experimente suchen wir jemanden mit praktischer Erfahrung in der Anwendung von KI zur Beschleunigung von digitalen Produktstrategien, zur Verbesserung von Prozessen und zur Unterstützung von Geschäftsentscheidungen mit Fokus auf reale Auswirkungen.
Experian Careers - Gemeinsam eine bessere Zukunft gestalten
Qualifikationen
Hauptverantwortlichkeiten
- Durchführung vergleichender Experimente mit verschiedenen LLMs, Agenten und GenAI-Architekturen für reale Geschäftsanwendungsfälle;
- Entwurf, Optimierung und Weiterentwicklung von RAG-Pipelines, einschließlich Chunking-, Embedding-, Retrieval- und kontinuierlicher Bewertungsstrategien;
- Strukturierung von Bewertungs- und Benchmark-Frameworks für GenAI-Anwendungen unter Berücksichtigung von Qualität, Relevanz, Zuverlässigkeit, Kosten, Latenz und Anwendungsfall-Konformität;
- Messung von Leistung, Kosten und ROI von KI-basierten Lösungen zur Unterstützung von Priorisierungs- und Skalierungsentscheidungen;
- Unterstützung bei Entscheidungen über die Verwendung von Prompt Engineering, RAG, Fine-Tuning oder Multi-Agenten-Architekturen unter Abwägung technischer und geschäftlicher Kompromisse;
- Zusammenarbeit mit Produkt-, Engineering-, Daten- und Managementteams, um zu identifizieren, wo KI digitale Produktstrategien beschleunigen und den Wert für die Geschäftseinheit steigern kann;
- Übersetzung technischer Ergebnisse in klare Empfehlungen für Roadmap, Architektur, Governance und Kapazitätsentwicklung;
- Beitrag zu Best Practices, technischen Standards und verantwortungsvollem Umgang mit GenAI innerhalb der Struktur;
- Unterstützung beim Aufbau einer angewandten KI-Vision für Marketing Services, die technologische Trends mit den tatsächlichen Bedürfnissen von Kunden, Partnern und Produkten verbindet.
Obligatorische Anforderungen
- 5+ Jahre Erfahrung in AI Engineering, Machine Learning, Data Science, MLOps oder verwandten Bereichen;
- Praktische Erfahrung mit GenAI und LLMs im realen Geschäftskontext;
- Erfahrung im Entwurf, der Bewertung und der Weiterentwicklung von Lösungen mit RAG, Embeddings, Retrieval und/oder Agenten;
- Erfahrung mit Initiativen, die KI mit digitalen Produkten, operativer Effizienz, Automatisierung oder Prozessbeschleunigung verbunden haben;
- Fortgeschrittene Kenntnisse in Python;
- Solide Kenntnisse in SQL und der Verarbeitung großer Datenmengen;
- Solide Grundlagen in Statistik, Datenanalyse und Experimentation;
- Erfahrung mit der Bewertung generativer Modelle, einschließlich traditioneller Metriken und LLM-basierter Ansätze;
- Vertrautheit mit LLMs-Frameworks und -Ökosystemen wie OpenAI SDK, LangChain, CrewAI oder Äquivalenten;
- Fähigkeit, Kompromisse zu dokumentieren und technische Schlussfolgerungen in umsetzbare Empfehlungen umzuwandeln.
Erwartete Kompetenzen
- Analytisches Denken und starke evidenzbasierte Orientierung;
- Fähigkeit, mit Ambiguität umzugehen und Exploration in praktische Richtung umzuwandeln;
- Klare Kommunikation für technische und nicht-technische Zielgruppen;
- Autonomie, Eigenverantwortung und technische Verantwortung;
- Starke Zusammenarbeit mit multidisziplinären Teams;
- Kontinuierliche Neugier und kritisches Lesen, um Hype von echtem Wert zu trennen.
Fähigkeit, technische Tiefe mit Geschäftsauswirkungen zu verbinden
Erwarteter Umfang für Specialist II
- Relevante Einflussnahme auf Architektur- und Strategieentscheidungen für GenAI;
- Agieren als technische Referenz für anwendungsbezogene Initiativen der Geschäftseinheit;
- Aktive Rolle bei der Beschleunigung der KI-Adaptionskurve in Marketing Services;
- Fähigkeit, technische Exzellenz mit Produkt- und Geschäftsausrichtung zu verbinden.
Was dieses Profil auszeichnen sollte
Wir suchen jemanden, der technische Exzellenz in GenAI mit einer angewandten Geschäftsübersicht kombiniert und in der Lage ist, KI-Fähigkeiten in konkrete Initiativen für Produkte, Prozesse und strategische Prioritäten von Marketing Services umzuwandeln.
Qualifikationen
- Praktische Erfahrung mit GenAI und LLMs im realen Geschäftskontext;
- Erfahrung in der Anwendung von KI zur Beschleunigung digitaler Produkte und Prozesse;
- Erfahrung mit RAG, Embeddings, Retrieval und Bewertung von Lösungen;
- Fähigkeit, technische Entscheidungen mit Geschäftsauswirkungen, Kosten und ROI zu verbinden;
- Kenntnisse in Python, SQL und Datenanalyse/Experimentation;
- Fähigkeit, technische Themen für Stakeholder zu übersetzen.
Vorteile
- Erfahrung in der Beschleunigung der KI-Adaption innerhalb einer Geschäftseinheit, indem Technologie mit Strategie und Ausführung verbunden wird;
- Erfahrung mit digitalen Produkten, Personalisierung, Automatisierung, Martech oder wachstumsorientierten Prozessen;
- Erfahrung mit Fine-Tuning, Transfer Learning, Hugging Face, PyTorch oder TensorFlow;
- Vertrautheit mit AWS Bedrock Agents / AWS Agent Core;
- Erfahrung mit Automatisierung und Orchestrierung von GenAI-Workflows unter Verwendung von n8n, Flowise, LangFlow oder Äquivalenten;
- Erfahrung mit Prompt-Optimierung, einschließlich DSPy oder ähnlicher Ansätze;
- Fähigkeit, gut zwischen technischer Exploration und operativer Priorisierung zu navigieren.
Zusätzliche Informationen
Serasa Experian ist viel mehr, als Sie sich vorstellen. Mit dem Ziel, eine bessere Zukunft zu schaffen und Chancen für Menschen und Unternehmen zu erweitern, sind wir in Brasilien über 4 Tausend Menschen, die in verschiedenen Teams und Spezialgebieten tätig sind. Hier ergänzt sich jedes Wissen und jede Vielfalt, und Sie können das tun, was Sie am meisten lieben. Wir engagieren uns für den Aufbau einer integrativen Kultur und eines Umfelds, in dem Menschen ihre Karriere mit ihren persönlichen Verpflichtungen und Interessen in Einklang bringen können, wobei das Wohlbefinden im Vordergrund steht.
Wir engagieren uns sehr dafür, eines der besten und innovativsten Unternehmen des Landes zu sein, das unglaubliche Erfahrungen und Karrieren für unsere Mitarbeiter ermöglicht. Unser starker Fokus auf den Menschen wird extern durch verschiedene Marktzertifizierungen anerkannt: Wir wurden von Great Place To Work™ in 24 Ländern ausgezeichnet und erhielten die internationale Top Employers-Zertifizierung. Darüber hinaus wurden wir als eines der besten Unternehmen für junge Berufstätige anerkannt und haben eine Bewertung von 4,6 auf Glassdoor. Jede Anerkennung zeigt uns, dass wir auf dem richtigen Weg sind, ein immer besseres Arbeitsumfeld für unsere Talente zu schaffen.
Erfahren Sie hier, wie es ist, für Experian zu arbeiten
Vertragsart: Regulär
Arbeitsmodell: Hybrid
Abteilung: Technologie
Arbeitszeit: Vollzeit
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