Brasilien
Bunge
Experian
Staff AI Engineer
Brasilien
São Paulo, São Paulo, Brazil
PythonSQLAWS
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Unternehmensbeschreibung
Serasa Experian ist das erste und größte Datatech-Unternehmen in Brasilien. Wir sind führend bei Intelligenzlösungen für Risikoanalysen und Geschäftschancen mit Fokus auf Kreditprozesse, Authentifizierung und Betrugsprävention. Durch modernste Technologie, Innovation und die besten Talente verwandeln wir Risiko-Unsicherheiten in fundierte Entscheidungen und helfen Menschen dabei, ihre Träume zu verwirklichen, sowie Unternehmen jeder Größe und Branche, erfolgreich zu sein.
Wir beschäftigen 22.000 Mitarbeiter in 32 Ländern und investieren täglich in neue Technologien, talentierte Fachkräfte und Innovationen, um unsere Kunden dabei zu unterstützen, jede Chance zu maximieren. Mit Hauptsitz in Dublin, Irland, ist Experian an der Londoner Börse (EXPN) notiert und Bestandteil des FTSE 100 Index.
Stellenbeschreibung
Wir suchen einen Staff AI Engineer, der die Strategie für den Einsatz und die Einführung von Künstlicher Intelligenz in unseren Marketing Services-Produkten leitet. Dabei verbinden Sie fundierte technische Expertise in GenAI mit konkreten Produktchancen, operativer Effizienz und der Wertschöpfung für unsere Geschäftseinheit.
Dies ist eine Position für einen erfahrenen Individual Contributor: Wir erwarten, dass Sie Lösungen entwickeln, Entscheidungen treffen und die Verantwortung für das übernehmen, was Sie in die Produktion bringen. Darüber hinaus übernehmen Sie die fachliche Führung anderer AI Engineers – Sie geben technische Richtungen vor, überprüfen Architekturen, etablieren Standards und fördern die Entwicklung des Teams, ohne derzeit eine formale disziplinarische Personalverantwortung zu haben.
Die Position ist zentral für die Weiterentwicklung von Lösungen auf Basis von LLMs, RAG und Agenten. Sie sind verantwortlich für die Identifizierung von Anwendungsfällen, die Definition technischer Ansätze und die Überführung experimenteller Erkenntnisse in klare Richtlinien für Produkt-, Engineering- und Führungsteams.
Wir suchen mehr als nur eine Referenz für Experimente; wir suchen jemanden, der KI bereits erfolgreich eingesetzt hat, um digitale Produktstrategien zu beschleunigen, Prozesse zu verbessern und Geschäftsentscheidungen mit messbarem Impact zu unterstützen.
Qualifikationen
Hauptverantwortlichkeiten
- Durchführung vergleichender Experimente mit verschiedenen LLMs, Agenten und GenAI-Architekturen für reale Geschäftsanwendungsfälle;
- Entwurf, Optimierung und Weiterentwicklung von RAG-Pipelines, einschließlich Strategien für Chunking, Embeddings, Retrieval und kontinuierliche Evaluierung;
- Strukturierung von Frameworks für Evaluierung und Benchmarking von GenAI-Anwendungen unter Berücksichtigung von Qualität, Relevanz, Zuverlässigkeit, Kosten, Latenz und Eignung für den Anwendungsfall;
- Messung von Performance, Kosten und ROI KI-basierter Lösungen zur Unterstützung von Priorisierungs- und Skalierungsentscheidungen;
- Entscheidung über den Einsatz von Prompt Engineering, RAG, Fine-Tuning oder Multi-Agenten-Architekturen unter Berücksichtigung der technischen und geschäftlichen Trade-offs;
- Zusammenarbeit mit Produkt-, Engineering-, Daten- und Führungsteams zur Identifizierung von Bereichen, in denen KI digitale Produktstrategien beschleunigen und den Wert für die Geschäftseinheit steigern kann;
- Übersetzung technischer Ergebnisse in klare Empfehlungen für Roadmaps, Architektur, Governance und die Weiterentwicklung von Fähigkeiten;
- Etablierung von Best Practices, technischen Standards und verantwortungsvollem Umgang mit GenAI innerhalb der Struktur, mit tatsächlicher Umsetzung durch die Squads;
- Aufbau und Leitung der angewandten KI-Vision für Marketing Services durch Verbindung technologischer Trends mit den tatsächlichen Bedürfnissen von Kunden, Partnern und Produkten;
- Anhebung des technischen Niveaus des Teams im Bereich GenAI durch Mentoring, Architektur-Reviews und Dokumentation von Entscheidungen.
Mindestanforderungen
Pflichtanforderungen
- 5+ Jahre Erfahrung in der Softwareentwicklung, Datenanalyse oder Machine Learning mit einer Laufbahn zunehmender technischer Verantwortung;
- Nachweisbare Erfahrung in der technologischen Transformation auf Bereichs-, Geschäftseinheits- oder Organisationsebene, mit der Fähigkeit, den Ausgangszustand, die Veränderungen und die messbaren Ergebnisse zu beschreiben. Beispiele: Einführung von KI oder GenAI in Produkten und Teams, Plattformmigration, MLOps-Programm, Architekturänderungen oder Weiterentwicklung des Engineering-Modells;
- Erfolgreiche Etablierung von Standards, Komponenten oder technischen Praktiken, die von anderen Teams übernommen wurden, einschließlich der Strategie zur erfolgreichen Einführung;
- Nachgewiesene Erfahrung in der Überführung von GenAI-Lösungen in die Produktion – RAG und/oder Agenten mit echten Nutzern, inklusive Wartung sowie Qualitäts- und Kostenmessung. Proof-of-Concepts, Notebooks oder Pilotprojekte ohne echte Nutzer zählen nicht;
- Praktische Erfahrung mit GenAI und LLMs in einem realen Geschäftskontext;
- Erfahrung im Entwurf, der Evaluierung und der Weiterentwicklung von Lösungen mit RAG, Embeddings, Retrieval und/oder Agenten;
- Erfahrung mit Initiativen, die KI mit digitalen Produkten, operativer Effizienz, Automatisierung oder der Beschleunigung von Prozessen verbunden haben;
- Fortgeschrittene Kenntnisse in Python;
- Fundierte Kenntnisse in SQL und der Verarbeitung großer Datenmengen;
- Solide Basis in Statistik, Datenanalyse und Experimentierdesign;
- Erfahrung mit der Evaluierung generativer Modelle, einschließlich traditioneller Metriken und LLM-basierter Ansätze;
- Vertrautheit mit Frameworks und Ökosystemen für LLMs, wie OpenAI SDK, LangChain, CrewAI oder vergleichbaren Technologien;
- Erfahrung im Aufbau von MCP-Servern (Model Context Protocol) – Entwurf der Tools, Schnittstellenverträge und Betrieb;
- Fähigkeit, Trade-offs zu dokumentieren und technische Schlussfolgerungen in umsetzbare Empfehlungen zu übersetzen.
- Nachweisbare Entwicklung von Ingenieuren: Mentoring, Einarbeitung neuer Mitarbeiter in das Thema, Anhebung des technischen Niveaus des Teams;
- Erfahrung in der Beeinflussung von Roadmaps und Architektur-Entscheidungen ohne formale Autorität in Kontexten mit divergierenden Interessen;
- Erfolgreiche Durchsetzung einer umstrittenen technischen Entscheidung bis zur Implementierung – und die Fähigkeit zu erläutern, was zur Überzeugung nötig war oder was zum Umdenken führte.
Sprachen
- Fortgeschrittene Englischkenntnisse (erforderlich) – in Wort und Schrift für die Arbeit in globalen Foren, Komitees und Initiativen des Unternehmens.
- Fließende Englischkenntnisse (wünschenswert).
Wünschenswerte Qualifikationen
- Erfahrung in der Beschleunigung der KI-Einführung innerhalb einer Geschäftseinheit durch die Verbindung von Technologie mit Strategie und Ausführung;
- 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 Ähnlichem;
- Erfahrung mit Prompt Optimization, einschließlich DSPy oder ähnlichen Ansätzen;
- Erfahrung in der Teamkoordination oder formale Personalverantwortung – die Struktur soll wachsen und die Teamführung ist eine mögliche Entwicklungsperspektive;
- Fähigkeit, sicher zwischen technischer Exploration und geschäftlicher Priorisierung zu navigieren.
Zusätzliche Informationen
Erwartete Kompetenzen
- Entscheidungsfindung auf Basis von Beweisen. Sie untermauern technische Entscheidungen mit Daten, Experimenten und Messungen – nicht mit persönlichen Vorlieben oder Autorität;
- Umwandlung von Ambiguität in klare Richtungen. Sie nehmen ein schlecht definiertes Problem an und liefern einen Pfad mit Umfang, Risiko und Erfolgskriterien;
- Kommunikation auf zwei Ebenen. Sie erklären dieselbe Entscheidung einem Ingenieur und einem Manager, ohne an Präzision zu verlieren oder sich in Jargon zu verlieren;
- Verantwortung für das Ergebnis, nicht nur für die Lieferung. Sie verfolgen das, was Sie in Produktion gebracht haben – Qualität, Kosten, Vorfälle – und korrigieren bei Bedarf;
- Unterscheidung zwischen Hype und echtem Wert. Sie erkennen, wann KI nicht die Antwort ist, und kommunizieren dies, selbst wenn die Erwartung eine andere ist.
Erwarteter Aufgabenbereich
- Relevanter Einfluss auf Architektur- und GenAI-Strategieentscheidungen über mehrere Squads der Marketing Services hinweg;
- Technische Referenz für die Squads der Geschäftseinheit: Standards, Architektur-Reviews und Anhebung des technischen Niveaus des Teams;
- Fachliche Führung anderer AI Engineers mit technischer Ausrichtung und Entwicklung des Teams;
- Aktive und messbare Rolle bei der Beschleunigung der KI-Einführungsrate in Marketing Services;
- Verbindung zwischen technischer Exzellenz und Produkt- sowie Geschäftsausrichtung.
Erfolgsmessung
- GenAI-Anwendungsfälle in Produktion, die innerhalb der Struktur entwickelt wurden;
- Reduzierung der Lead Time zwischen Idee und Produktion;
- Bekannte, instrumentierte und optimierte Inferenzkosten pro Anwendungsfall;
- Veröffentlichte Komponenten und Standards, die effektiv von den Squads übernommen wurden;
- Autonomie der Geschäftseinheit im Bereich KI: weniger Abhängigkeit von externen Warteschlangen zur Produktweiterentwicklung.
Was dieses Profil auszeichnet
Wir suchen jemanden, der technische Exzellenz in GenAI mit einer angewandten Geschäftsvision verbindet und der bereits technische Fähigkeiten in echte organisatorische Veränderungen verwandelt hat – nicht nur in gelieferte Projekte. Die richtige Person liest das System, antizipiert Prioritäten, führt relevante Veränderungen ohne formale Autorität an und bewegt die Struktur durch technische Ausrichtung und skalierbare Standards.
Zusätzliche Informationen
Serasa Experian ist viel mehr, als Sie sich vorstellen können. Mit dem Ziel, eine bessere Zukunft zu schaffen und Chancen für Menschen und Unternehmen zu erweitern, sind wir in Brasilien mehr als 4 Tausend Mitarbeiter, die in verschiedenen Teams und Fachgebieten tätig sind. Hier ergänzen sich Wissen und Vielfalt, und Sie können an dem arbeiten, was Sie lieben. Wir engagieren uns für den Aufbau einer inklusiven Kultur und eines Umfelds, in dem Menschen Karriere und persönliche Verpflichtungen sowie Interessen in Einklang bringen können, wobei das Wohlbefinden im Vordergrund steht.
Wir setzen uns sehr dafür ein, eines der besten und innovativsten Unternehmen des Landes zu sein, in dem unsere Mitarbeiter unglaubliche Erfahrungen sammeln und Karrieren aufbauen können. Unser starker Fokus auf den Menschen wird extern durch verschiedene Marktzertifizierungen anerkannt: Wir wurden von Great Place To Work™ in 24 Ländern ausgezeichnet und verfügen über die internationale Top Employers-Zertifizierung. Zudem sind wir als eines der besten Unternehmen für junge Fachkräfte anerkannt und haben eine Bewertung von 4,6 auf Glassdoor. Jede Anerkennung zeigt uns, dass wir auf dem richtigen Weg sind und ein immer besseres Arbeitsumfeld für unsere Talente schaffen.
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Vertragsart: Regulär
Arbeitsmodell: Hybrid
Abteilung: Technologie
Arbeitszeit: Vollzeit
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