Brasilien
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Thermo Fisher Scientific
Sr AI Engineer
Brasilien
São Paulo, São Paulo, Brazil
PythonSQLAWSDocker
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Über die Stelle
Arbeitszeit Standard (Mo-Fr)
Umgebungsbedingungen Büro
Stellenbeschreibung
Als Teil des Thermo Fisher Scientific-Teams entdecken Sie sinnvolle Arbeit, die globale Auswirkungen hat. Schließen Sie sich unseren Kollegen an, um unsere Mission jeden Tag zum Leben zu erwecken und unsere Kunden in die Lage zu versetzen, die Welt gesünder, sauberer und sicherer zu machen. Wir stellen unseren globalen Teams die Ressourcen zur Verfügung, die sie für die Erreichung individueller Karriereziele benötigen, und helfen gleichzeitig, die Wissenschaft einen Schritt weiter zu bringen, indem wir Lösungen für einige der größten Herausforderungen der Welt entwickeln, wie z. B. den Schutz der Umwelt, die Gewährleistung der Lebensmittelsicherheit oder die Suche nach Heilmitteln für Krebs.
BESCHREIBUNG
Treten Sie unserem innovativen Team als AI Engineer bei und leisten Sie einen bedeutenden Beitrag zu globaler Wissenschaft und Gesundheitswesen. In dieser Rolle entwerfen und entwickeln Sie hochentwickelte Softwarelösungen, die zur Verbesserung von Gesundheits- und Umweltergebnissen beitragen. Sie arbeiten mit modernsten Technologien in den Bereichen Cloud-Plattformen, Datenintegration, KI/ML und Unternehmenssysteme zusammen, um robuste Anwendungen zu liefern, die unsere wesentlichen Abläufe unterstützen.
In einer agilen Umgebung arbeiten Sie mit funktionsübergreifenden Teams zusammen, um Lösungen auf verschiedenen Plattformen, einschließlich AWS, Azure, ServiceNow und Unternehmenssystemen, zu entwerfen, zu implementieren und zu optimieren. Sie haben die Möglichkeit, technische Innovationen voranzutreiben und gleichzeitig das Wachstum anderer Entwickler zu unterstützen und Best Practices für hervorragende Softwareentwicklung zu etablieren.
Hauptverantwortlichkeiten
- Entwerfen, Entwickeln und Bereitstellen von KI-Automatisierungslösungen unter Verwendung von LLMs und generativen KI-Technologien.
- Erstellen, Konfigurieren und Integrieren von Model Context Protocol (MCP)-Servern und -Tools für die Verbindung von LLMs mit Unternehmenssystemen, APIs, Datenbanken und Workflows.
- Entwickeln von Prompt-Engineering-Strategien für zuverlässige, wiederverwendbare und produktionsreife KI-Workflows.
- Erstellen von KI-Agenten, Automatisierungspipelines und Orchestrationsflüssen für die Automatisierung von Geschäftsprozessen.
- Zusammenarbeit mit Business Stakeholdern, um Anforderungen zu verstehen und diese in KI-gestützte technische Lösungen zu übersetzen.
- Erstellen von Integrationen mit Unternehmenssystemen, APIs, Datenbanken, Cloud-Diensten und internen Plattformen.
- Entwerfen, Laden und Abfragen von Wissensgraphen unter Verwendung von AWS Neptune oder anderen Graphdatenbanken.
- Entwickeln von backend-Logik, Datenpipelines und Automatisierungsskripten unter Verwendung von Python.
- Schreiben und Optimieren von SQL-Abfragen für Datenextraktion, -validierung, -transformation und -berichterstattung.
- Anwenden grundlegender machine learning-Konzepte, wo erforderlich, einschließlich Klassifizierung, Regression, Clustering, Feature Engineering und Modellbewertung.
- Unterstützen von Bereitstellung, Überwachung, Testen, Fehlerbehebung und Dokumentation von KI-Automatisierungslösungen.
- Sicherstellen, dass KI-Lösungen sicher, skalierbar, erklärbar, wartbar und mit Unternehmensstandards konform sind.
- Zusammenarbeit mit Data Engineering-, Anwendungs-, Infrastruktur-, Architektur-, Sicherheits- und Business-Teams.
- Führen und Managen von Teams
ANFORDERUNGEN
Ausbildung
- Bevorzugte Studienfächer: Informatik, Informationstechnologie, Data Science, Künstliche Intelligenz, Ingenieurwesen oder verwandtes technisches Feld
- 5+ Jahre Erfahrung in Software Engineering, Data Engineering, AI Engineering, Automatisierungs-Engineering oder verwandten Technologiebereichen.
- Fließend in Englisch und gewünscht Spanisch
Erfahrung
- Praktische Erfahrung mit LLMs, generativer KI, KI-Agenten oder KI-Automatisierungslösungen.
- Nachgewiesene Erfahrung im Erstellen von produktionsreifen Python-Anwendungen, Automatisierungsskripten, APIs oder Datenverarbeitungs-Workflows.
- Erfahrung in der Integration von KI-Lösungen mit Datenbanken, APIs, Unternehmensanwendungen und Cloud-Diensten.
- Erfahrung in der projektbasierten Lieferung wird bevorzugt.
- Starke analytische Fähigkeiten und Problemlösungsfähigkeiten
- Ausgezeichnete Kommunikations- und Kollaborationsfähigkeiten
- Kenntnisse von Sicherheitsbest Practices und Compliance-Anforderungen
- Fähigkeit, unabhängig und als Teil eines verteilten Teams zu arbeiten
- Gelegentliche Reisen können erforderlich sein (bis zu 10%)
Obligatorische Fähigkeiten
- Starke und umfassende Kenntnisse von Geschäftsprozessen (Finanzen, Betrieb, Kundenservice, Dienstleistungen usw.)
- Starke praktische Erfahrung mit Large Language Models wie OpenAI, Claude, Gemini, Llama, Mistral oder ähnlichen Modellen.
- Starke Erfahrung im Prompt Engineering, einschließlich System-Prompts, Few-Shot-Prompting, Chain-of-Thought-Safe Design, strukturierte Ausgaben, Prompt-Optimierung und Prompt-Bewertung.
- Obligatorische praktische Erfahrung in der Erstellung von MCP-Servern, MCP-Tools und Integrationen für LLM-basierte Anwendungen.
- Starke Programmiererfahrung in Python, einschließlich Skripting, API-Integration, Datenverarbeitung und produktionsreifen Codierungspraktiken.
- Starke Arbeitskenntnisse von SQL für Abfragen, Datenprofilierung, Joins, Aggregationen, gespeicherte Prozeduren und Leistungsoptimierung.
- Gute praktische Kenntnisse von AWS Cloud-Diensten und Cloud-nativen Bereitstellungsmustern.
- Gutes Verständnis von Geschäftsprozessen und die Fähigkeit, Geschäftsanforderungen in KI-Automatisierungsanwendungsfälle umzuwandeln.
- Grundlegendes Verständnis von machine learning-Modellen und -Konzepten, einschließlich überwachtem und unüberwachtem Lernen.
- Erfahrung im Erstellen von KI-Agenten, Retrieval-Augmented Generation-Pipelines, Workflow-Automatisierung oder Tool-Nutzungs-LLM-Anwendungen.
Bevorzugte Fähigkeiten
- Erfahrung mit KI/ML-Technologien und Frameworks bevorzugt
- Erfahrung mit Retrieval-Augmented Generation und unternehmensweiten Wissensquellen.
- Erfahrung mit KI-Frameworks wie LangChain, LlamaIndex, Semantic Kernel, CrewAI, AutoGen oder ähnlichen.
- Erfahrung im Erstellen von REST APIs mit FastAPI, Flask, Django REST Framework oder ähnlichen Python-Frameworks.
- Erfahrung mit AWS-Diensten wie Amazon Bedrock, Lambda, S3, API Gateway, CloudWatch, IAM, Step Functions, ECS, EKS, SageMaker, Glue, Athena und OpenSearch.
- Erfahrung mit Data-Engineering-Konzepten, ETL/ELT-Pipelines, Batch-Verarbeitung, API-Ingestion und Datenqualitätsvalidierung.
- Erfahrung mit Git, CI/CD, Docker, containerisierten Bereitstellungen und modernen DevOps-Praktiken.
- Erfahrung mit LLM-Evaluierungsframeworks für Antwortqualität, Halluzinationsprüfungen, Sicherheit, Zuverlässigkeit, Grounding und Genauigkeit.
- Kenntnisse von verantwortungsvoller KI, Datenschutz, Zugriffskontrolle, Sicherheit, Auditierbarkeit und Governance-Praktiken.
- Erfahrung mit Observability und Monitoring für KI-Systeme, einschließlich Logging, Tracing, Kostenverfolgung, Latenzüberwachung und Nutzungsanalysen.
- Vertrautheit mit Workflow-Automatisierungstools wie Airflow, Power Automate, n8n, Zapier oder ähnlichen Plattformen.
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