Brésil
Bunge
Experian
Staff AI Engineer
Brésil
São Paulo, São Paulo, Brazil
PythonSQLAWS
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Description de l'entreprise
Serasa Experian est la première et la plus grande Datatech du Brésil. Leader dans les solutions d'intelligence pour l'analyse des risques et des opportunités, elle se concentre sur les parcours de crédit, l'authentification et la prévention de la fraude. Grâce à une technologie de pointe, à l'innovation et aux meilleurs talents, elle transforme l'incertitude du risque en une décision optimale, aidant les particuliers à réaliser leurs rêves et les entreprises de toutes tailles et de tous secteurs à prospérer.
Nous comptons 22.000 personnes opérant dans 32 pays et nous investissons chaque jour dans de nouvelles technologies, des professionnels talentueux et l'innovation pour aider tous nos clients à maximiser chaque opportunité. Avec son siège social à Dublin, en Irlande, Experian est cotée à la Bourse de Londres (EXPN) et fait partie de l'indice FTSE 100.
Description du poste
Nous recherchons un Staff AI Engineer pour diriger la stratégie d'utilisation et d'adoption de l'intelligence artificielle au sein des produits Marketing Services, en connectant une expertise technique approfondie en GenAI avec des opportunités concrètes de produit, l'efficacité opérationnelle et la création de valeur pour la BU.
Il s'agit d'un poste de contributeur individuel senior : nous attendons de vous que vous construisiez, décidiez et soyez responsable de ce que vous mettez en production. De plus, vous assurerez le leadership fonctionnel d'autres AI Engineers — en les orientant techniquement, en révisant l'architecture, en établissant des normes et en développant l'équipe —, sans gestion hiérarchique formelle pour le moment.
Le poste est central dans l'évolution des solutions basées sur les LLMs, le RAG et les agents, et vous serez responsable de l'identification des cas d'usage, de la définition des approches techniques et de la transformation de l'apprentissage expérimental en orientations pour le Produit, l'Ingénierie et la Direction.
Plus qu'une référence en expérimentation, nous recherchons quelqu'un ayant déjà appliqué l'IA pour accélérer les stratégies de produits numériques, améliorer les parcours et soutenir les décisions commerciales avec un impact réel et mesuré.
Qualifications
Responsabilités principales
- Mener des expériences comparatives avec différents LLMs, agents et architectures de GenAI appliqués à des cas d'affaires réels ;
- Concevoir, optimiser et faire évoluer les pipelines de RAG, y compris les stratégies de chunking, d'embeddings, de retrieval et d'évaluation continue ;
- Structurer des frameworks d'évaluation et de benchmarking pour les applications GenAI, en tenant compte de la qualité, de la pertinence, de la fiabilité, du coût, de la latence et de l'adéquation au cas d'usage ;
- Mesurer la performance, le coût et le ROI des solutions basées sur l'IA, en soutenant les décisions de priorisation et de mise à l'échelle ;
- Décider quand utiliser le Prompt Engineering, le RAG, le Fine-Tuning ou des architectures multi-agents, en assumant les compromis techniques et commerciaux de ce choix ;
- Travailler en partenariat avec les équipes Produit, Ingénierie, Données et la Direction pour identifier où l'IA peut accélérer les stratégies de produits numériques et accroître la valeur pour la BU ;
- Traduire les résultats techniques en recommandations claires pour la roadmap, l'architecture, la gouvernance et l'évolution des capacités ;
- Établir les bonnes pratiques, les normes techniques et l'utilisation responsable de la GenAI au sein de la structure, avec une adoption réelle par les squads ;
- Construire et piloter la vision appliquée de l'IA pour Marketing Services, en connectant les tendances technologiques aux besoins réels des clients, partenaires et produits ;
- Élever le niveau technique de l'équipe en GenAI par le mentorat, les revues d'architecture et la documentation des décisions.
Prérequis
Exigences obligatoires
- 5+ années d'expérience en ingénierie logicielle, données ou Machine Learning, avec un parcours de responsabilité technique croissante ;
- Avoir conduit une transformation technologique à l'échelle d'un domaine, d'une BU ou d'une organisation, en sachant décrire l'état antérieur, ce qui a changé et le résultat mesuré. Exemples : adoption de l'IA ou de la GenAI dans les produits et les équipes, migration de plateforme, programme MLOps, changement d'architecture ou évolution du modèle d'ingénierie ;
- Avoir établi des normes, des composants ou des pratiques techniques adoptés par des équipes autres que la vôtre, y compris la manière dont l'adoption a été obtenue ;
- Expérience prouvée dans la mise en production de solutions de GenAI — RAG et/ou agents avec des utilisateurs réels, maintien et mesure de la qualité et du coût. Les preuves de concept, notebooks ou pilotes n'ayant pas atteint les utilisateurs ne sont pas pris en compte ;
- Expérience pratique avec la GenAI et les LLMs dans un contexte commercial réel ;
- Expérience dans la conception, l'évaluation et l'évolution de solutions avec RAG, embeddings, retrieval et/ou agents ;
- Expérience dans des initiatives ayant connecté l'IA au produit numérique, à l'efficacité opérationnelle, à l'automatisation ou à l'accélération des parcours ;
- Maîtrise avancée de Python ;
- Connaissance solide de SQL et de la manipulation de grands volumes de données ;
- Base solide en statistiques, analyse de données et expérimentation ;
- Expérience avec l'évaluation de modèles génératifs, y compris les métriques traditionnelles et les approches basées sur LLM ;
- Familiarité avec les frameworks et écosystèmes de LLMs, tels que OpenAI SDK, LangChain, CrewAI ou équivalents ;
- Expérience dans la construction de serveurs MCP (Model Context Protocol) — conception des outils, contrats d'exposition et opération ;
- Capacité à documenter les compromis et à transformer les conclusions techniques en recommandations exploitables.
- Avoir développé des ingénieurs avec une évolution observable : mentorat, montée en compétence de nouvelles personnes sur le sujet, élévation du niveau technique de l'équipe ;
- Avoir influencé la roadmap et les décisions d'architecture sans autorité formelle, dans des contextes aux intérêts divergents ;
- Avoir mené une décision technique contestée jusqu'à son adoption — et savoir dire ce qui a été nécessaire pour convaincre, ou ce qui a fait changer de position.
Langues
- Anglais avancé (obligatoire) — lecture, écriture et conversation pour intervenir dans les forums, comités et initiatives mondiales de l'entreprise.
- Anglais courant (un plus).
Détails qui font la différence
- Expérience dans l'accélération de l'adoption de l'IA au sein d'une Business Unit, en connectant la technologie à la stratégie et à l'exécution ;
- Expérience avec les produits numériques, la personnalisation, l'automatisation, la Martech ou les parcours orientés vers la croissance ;
- Expérience avec le Fine-Tuning, le Transfer Learning, Hugging Face, PyTorch ou TensorFlow ;
- Familiarité avec AWS Bedrock Agents / AWS Agent Core ;
- Expérience avec l'automatisation et l'orchestration de flux GenAI, en utilisant n8n, Flowise, LangFlow ou équivalents ;
- Expérience avec l'optimisation de prompts, y compris DSPy ou approches similaires ;
- Expérience dans la coordination d'équipe ou la gestion formelle de personnes — la structure doit croître et le leadership de l'équipe est une possibilité d'évolution ;
- Capacité à bien naviguer entre l'exploration technique et la priorisation exécutive.
Informations complémentaires
Compétences attendues
- Décider avec des preuves. Soutenir les choix techniques avec des données, des expériences et des mesures — pas avec des préférences ou de l'autorité ;
- Transformer l'ambiguïté en direction. Recevoir un problème mal défini et proposer un chemin avec un périmètre, un risque et des critères de succès ;
- Communiquer sur les deux registres. Expliquer la même décision à un ingénieur et à un cadre sans perdre en précision ni abuser du jargon ;
- Assumer le résultat, pas seulement la livraison. Suivre ce qui a été construit en production — qualité, coût, incident — et corriger ;
- Séparer le battage médiatique de la valeur. Reconnaître quand l'IA n'est pas la réponse et le dire, même lorsque l'attente est inverse.
Périmètre attendu
- Influence pertinente sur les décisions d'architecture et la stratégie de GenAI, à travers plusieurs squads de Marketing Services ;
- Référence technique pour les squads de la BU : normes, revues d'architecture et élévation du niveau technique de l'équipe ;
- Leadership fonctionnel d'autres AI Engineers, avec une orientation technique et le développement de l'équipe ;
- Rôle actif et mesurable dans l'accélération de la courbe d'adoption de l'IA dans Marketing Services ;
- Connexion entre l'excellence technique et l'orientation produit et commerciale.
Comment nous mesurerons le succès
- Cas d'usage de GenAI en production, construits au sein de la structure ;
- Réduction du délai entre l'idée et la production ;
- Coût d'inférence connu, instrumenté et optimisé par cas d'usage ;
- Composants et normes publiés et effectivement adoptés par les squads ;
- Autonomie de la BU en IA : moins de dépendance vis-à-vis des files d'attente externes pour faire évoluer le produit.
Ce qui devrait différencier ce profil
Nous recherchons quelqu'un qui allie excellence technique en GenAI et vision commerciale appliquée, et qui a déjà transformé une capacité technique en un changement organisationnel réel — pas seulement en un projet livré. La bonne personne ici lit le système, anticipe les priorités, mène des changements pertinents sans autorité formelle et fait avancer la structure par une direction technique et des normes évolutives.
Informations complémentaires
Serasa Experian est bien plus que ce que vous imaginez. Avec pour objectif de créer un avenir meilleur, en élargissant les opportunités pour les personnes et les entreprises, nous sommes au Brésil plus de 4 mille personnes travaillant dans diverses équipes et spécialités. Ici, chaque connaissance et chaque diversité se complètent et vous pouvez travailler sur ce que vous aimez le plus. Nous nous engageons à construire une culture inclusive et un environnement dans lequel les gens peuvent équilibrer leur carrière avec leurs engagements et intérêts personnels, en privilégiant le bien-être.
Nous nous consacrons à être l'une des meilleures et des plus innovantes entreprises où travailler dans le pays, en offrant des expériences et des carrières incroyables à nos collaborateurs. Notre approche forte axée sur les personnes est reconnue extérieurement par diverses certifications de marché : nous avons été récompensés par le Great Place To Work™ dans 24 pays et par la certification internationale Top Employers, en plus d'être reconnus comme l'une des meilleures entreprises pour les jeunes professionnels et de compter une évaluation de 4,6 sur Glassdoor. Chaque reconnaissance nous indique que nous sommes sur la bonne voie, en offrant un environnement de travail toujours meilleur pour nos talents.
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Type de contrat : Régulier
Modèle de travail : Hybride
Département : Technologie
Période de travail : Temps plein
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