Brasil
Bunge
Experian
Staff AI Engineer
Brasil
São Paulo, São Paulo, Brazil
PythonSQLAWS
Traducción automática. Consulta el original.
Descripción de la empresa
Serasa Experian es la primera y mayor Datatech de Brasil. Líder en soluciones de inteligencia para el análisis de riesgos y oportunidades, con enfoque en los procesos de crédito, autenticación y prevención de fraude. Con tecnología de vanguardia, innovación y el mejor talento, transforma la incertidumbre del riesgo en la mejor decisión, ayudando a las personas a alcanzar sus sueños y a empresas de todos los tamaños y sectores a prosperar.
Contamos con 22.000 personas operando en 32 países y cada día invertimos en nuevas tecnologías, profesionales con talento e innovación para ayudar a todos nuestros clientes a maximizar cada oportunidad. Con sede corporativa en Dublín, Irlanda, Experian cotiza en la Bolsa de Londres (EXPN) y forma parte del índice FTSE 100.
Descripción del puesto
Buscamos a una persona Staff AI Engineer para liderar la estrategia de uso y adopción de Inteligencia Artificial en los productos de Marketing Services, conectando la profundidad técnica en GenAI con oportunidades concretas de producto, eficiencia operativa y generación de valor para la unidad de negocio (BU).
Es una posición de contribuidor individual senior: esperamos que construyas, decidas y te hagas responsable de lo que pones en producción. Además, liderarás funcionalmente a otros AI Engineers —dirigiendo técnicamente, revisando la arquitectura, estableciendo estándares y desarrollando al equipo—, sin gestión jerárquica formal en este momento.
La posición es central en la evolución de soluciones basadas en LLMs, RAG y agentes, y es responsable de la identificación de casos de uso, la definición de los enfoques técnicos y la transformación del aprendizaje experimental en directrices para Producto, Ingeniería y Liderazgo.
Más que una referencia en experimentación, buscamos a alguien que ya haya aplicado IA para acelerar estrategias de productos digitales, mejorar procesos y sustentar decisiones de negocio con un impacto real y medido.
Cualificaciones
Principales responsabilidades
- Realizar experimentos comparativos con diferentes LLMs, agentes y arquitecturas de GenAI aplicados a casos de negocio reales;
- Diseñar, optimizar y evolucionar pipelines de RAG, incluyendo estrategias de chunking, embeddings, recuperación y evaluación continua;
- Estructurar marcos de evaluación y benchmarking para aplicaciones de GenAI, considerando calidad, relevancia, fiabilidad, coste, latencia y adecuación al caso de uso;
- Medir el rendimiento, el coste y el ROI de soluciones basadas en IA, sustentando las decisiones de priorización y escalado;
- Decidir cuándo utilizar Prompt Engineering, RAG, Fine-Tuning o arquitecturas multiagente, respondiendo por las compensaciones técnicas y de negocio de la elección;
- Trabajar en colaboración con los equipos de Producto, Ingeniería, Datos y Liderazgo para identificar dónde la IA puede acelerar las estrategias de productos digitales y ampliar el valor para la unidad de negocio;
- Traducir los resultados técnicos en recomendaciones claras para el roadmap, la arquitectura, la gobernanza y la evolución de las capacidades;
- Establecer buenas prácticas, estándares técnicos y el uso responsable de GenAI dentro de la estructura, con una adopción real por parte de los equipos (squads);
- Construir y dirigir la visión aplicada de IA para Marketing Services, conectando las tendencias tecnológicas con las necesidades reales de clientes, socios y productos;
- Elevar el nivel técnico del equipo en GenAI mediante mentoría, revisiones de arquitectura y documentación de decisiones.
Requisitos mínimos
Requisitos obligatorios
- 5+ años de experiencia en ingeniería de software, datos o Machine Learning, con una trayectoria de creciente responsabilidad técnica;
- Haber liderado una transformación tecnológica a escala de área, unidad de negocio u organización, sabiendo describir el estado anterior, los cambios realizados y el resultado medido. Ejemplos: adopción de IA o GenAI en productos y equipos, migración de plataforma, programa de MLOps, cambio de arquitectura o evolución del modelo de ingeniería;
- Haber establecido estándares, componentes o prácticas técnicas adoptadas por equipos ajenos al propio, incluyendo cómo se logró dicha adopción;
- Experiencia demostrable llevando soluciones de GenAI a producción —RAG y/o agentes con usuarios reales, mantenimiento y medición de calidad y coste. No se contabilizan pruebas de concepto, notebooks o pilotos que no llegaron al usuario;
- Experiencia práctica con GenAI y LLMs en un contexto de negocio real;
- Experiencia en el diseño, evaluación y evolución de soluciones con RAG, embeddings, recuperación y/o agentes;
- Experiencia en iniciativas que conectaron la IA con productos digitales, eficiencia operativa, automatización o aceleración de procesos;
- Dominio avanzado de Python;
- Conocimientos sólidos de SQL y manipulación de grandes volúmenes de datos;
- Base sólida en estadística, análisis de datos y experimentación;
- Experiencia en la evaluación de modelos generativos, incluyendo métricas tradicionales y enfoques basados en LLM;
- Familiaridad con frameworks y ecosistemas de LLMs, como OpenAI SDK, LangChain, CrewAI o equivalentes;
- Experiencia en la construcción de servidores MCP (Model Context Protocol) —diseño de herramientas, contratos de exposición y operación;
- Capacidad para documentar las compensaciones (trade-offs) y transformar las conclusiones técnicas en recomendaciones ejecutables.
- Haber desarrollado a ingenieros con una evolución observable: mentoría, incorporación (ramp-up) de nuevas personas en el tema, elevación del nivel técnico del equipo;
- Haber influido en el roadmap y en las decisiones de arquitectura sin autoridad formal, en contextos con intereses divergentes;
- Haber liderado una decisión técnica cuestionada hasta su adopción —y saber explicar qué fue necesario para convencer, o qué le hizo cambiar de postura.
Idiomas
- Inglés avanzado (obligatorio) — lectura, escritura y conversación para actuar en foros, comités e iniciativas globales de la compañía.
- Inglés fluido (diferencial).
Diferenciales
- Experiencia en acelerar la adopción de IA dentro de una unidad de negocio, conectando la tecnología con la estrategia y la ejecución;
- Experiencia con productos digitales, personalización, automatización, Martech o procesos orientados al crecimiento;
- Experiencia con Fine-Tuning, Transfer Learning, Hugging Face, PyTorch o TensorFlow;
- Familiaridad con AWS Bedrock Agents / AWS Agent Core;
- Experiencia con automatización y orquestación de flujos de GenAI, usando n8n, Flowise, LangFlow o equivalentes;
- Experiencia con optimización de prompts, incluyendo DSPy o enfoques similares;
- Experiencia en coordinación de equipos o gestión formal de personas —la estructura debe crecer y el liderazgo del equipo es una posibilidad de evolución;
- Capacidad para navegar bien entre la exploración técnica y la priorización ejecutiva.
Información adicional
Competencias esperadas
- Decide con evidencia. Sustenta las elecciones técnicas con datos, experimentos y mediciones, no con preferencias o autoridad;
- Transforma la ambigüedad en dirección. Recibe un problema mal definido y devuelve un camino con alcance, riesgo y criterios de éxito;
- Comunica en ambos registros. Explica la misma decisión a un ingeniero y a un ejecutivo sin perder precisión ni llenar el discurso de jerga;
- Asume el resultado, no solo la entrega. Realiza el seguimiento de lo que construyó en producción —calidad, coste, incidentes— y corrige;
- Separa el hype del valor. Reconoce cuándo la IA no es la respuesta y lo comunica, incluso cuando la expectativa es la contraria.
Alcance esperado
- Influencia relevante en las decisiones de arquitectura y estrategia de GenAI, abarcando múltiples equipos de Marketing Services;
- Referencia técnica para los equipos de la unidad de negocio: estándares, revisiones de arquitectura y elevación del nivel técnico del equipo;
- Liderazgo funcional de otros AI Engineers, con dirección técnica y desarrollo del equipo;
- Papel activo y medible en la aceleración de la curva de adopción de IA en Marketing Services;
- Conexión entre la excelencia técnica y la dirección de producto y negocio.
Cómo mediremos el éxito
- Casos de uso de GenAI en producción, construidos dentro de la estructura;
- Reducción del tiempo de entrega (lead time) entre la idea y la producción;
- Coste de inferencia conocido, instrumentado y optimizado por caso de uso;
- Componentes y estándares publicados y efectivamente adoptados por los equipos;
- Autonomía de la unidad de negocio en IA: menor dependencia de colas externas para evolucionar el producto.
Qué debería diferenciar a este perfil
Buscamos a alguien que una la excelencia técnica en GenAI con una visión aplicada de negocio, y que ya haya transformado la capacidad técnica en un cambio real de organización, no solo en un proyecto entregado. La persona adecuada aquí lee el sistema, anticipa prioridades, lidera cambios relevantes sin autoridad formal y mueve la estructura mediante dirección técnica y estándares escalables.
Información adicional
Serasa Experian es mucho más de lo que imaginas. Con el propósito de crear un futuro mejor, ampliando oportunidades para personas y empresas, en Brasil somos más de 4 mil personas que trabajamos en diversos equipos y especialidades. Aquí, cada conocimiento y diversidad se complementa y puedes trabajar en lo que más te gusta; estamos comprometidos a construir una cultura inclusiva y un entorno en el que las personas puedan equilibrar su carrera con sus compromisos e intereses personales, priorizando el bienestar.
Nos dedicamos mucho a ser una de las mejores y más innovadoras empresas para trabajar en el país, posibilitando experiencias y carreras increíbles para nuestra gente. Nuestro firme enfoque en las personas primero es reconocido externamente a través de diversas certificaciones de mercado: fuimos premiados por Great Place To Work™ en 24 países y por la certificación internacional Top Employers, además de ser reconocidos como una de las mejores empresas para jóvenes profesionales y contar con una valoración de 4,6 en Glassdoor. Cada reconocimiento nos indica que estamos en el camino correcto, proporcionando un entorno de trabajo cada vez mejor para nuestro talento.
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Tipo de contrato: Regular
Modelo de trabajo: Híbrido
Departamento: Tecnología
Jornada laboral: Tiempo completo
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