Brasil
C6 Bank
Ambush
Machine Learning/AI Engineer
Brasil
Porto Alegre, South, Brazil
PythonReactSQLAWSGCPDockerKubernetesTerraform
Tradução automática. Consulte o original.
Resumo da Função
Ambush é uma empresa que prioriza as pessoas, onde indivíduos talentosos e atenciosos se unem para construir produtos significativos e parcerias duradouras. Acreditamos que o melhor trabalho acontece quando as pessoas se sentem apoiadas, confiantes e capacitadas a trazerem suas plenas habilidades.
Desde 2015, devido à nossa mentalidade de priorizar pessoas e de longo prazo, crescemos e nos tornamos um parceiro confiável para algumas das melhores empresas do mundo. Combinamos forte engenharia, design e estratégia com uma força crescente em IA para ajudar nossos clientes a verem o que está por vir e a alcançarem resultados maiores.
No centro de tudo o que fazemos está nossa equipe. Colaboramos, assumimos riscos, nos apoiamos e nos orgulhamos de fazer o trabalho da maneira certa, sem nos contentarmos com uma solução improvisada e rápida. Se você se juntar à Ambush, você se junta a um grupo de pessoas que querem que você tenha sucesso e que se apoiam mutuamente todos os dias.
Acreditamos e esperamos trabalho em equipe real, um impulso constante para sermos melhores e a entrega de resultados significativos de longo prazo dos quais podemos nos orgulhar juntos.
Estamos buscando um Engenheiro de IA prático para projetar, construir e implantar soluções de IA Generativa (GenAI) e IA de Agentes de nível empresarial para fluxos de trabalho complexos de serviços financeiros. Esta função se concentra em construir o fluxo de trabalho completo em torno de um modelo de IA, não apenas prompts ou chatbots. Esse fluxo de trabalho inclui classificação de exceções, análise de causa raiz, avaliação de impacto e remediação em ambientes de processamento de transações e dados em larga escala. O candidato ideal combina fortes fundamentos em Python, SQL e engenharia de software com experiência prática em levar LLM e aplicações de agentes além do prova de conceito e para produção.
Principais Responsabilidades
- Construir fluxos de trabalho de IA para classificação de exceções, triagem, análise de causa raiz, avaliação de impacto e recomendações de remediação.
- Desenvolver fluxos de trabalho de agentes envolvendo orquestração, chamada de ferramentas/funções, gerenciamento de estado e validação com intervenção humana (human-in-the-loop).
- Correlacionar novas exceções com problemas históricos, causas raiz conhecidas, regras de negócios e atributos de transação/dados.
- Construir serviços baseados em Python e SQL para consultar, transformar e analisar grandes conjuntos de dados corporativos estruturados.
- Desenvolver ferramentas e serviços reutilizáveis que os agentes de IA possam invocar para recuperação, investigação, análise e execução de fluxos de trabalho.
- Integrar aplicações de IA com APIs corporativas, bancos de dados, plataformas de fluxo de trabalho/ticketing e fontes de dados internas.
- Aplicar RAG e recuperação de contexto em documentos regulatórios, conhecimento histórico e repositórios de problemas.
- Implementar pontuação de confiança, validação, salvaguardas e rastreabilidade para resultados gerados por IA.
- Construir serviços de backend e APIs usando Python (FastAPI) e implantá-los em uma plataforma de nuvem principal.
- Implementar práticas de teste, logging, avaliação, observabilidade e engenharia de produção.
- Colaborar com engenheiros onshore e offshore, arquitetos, analistas de negócios, engenheiros de dados e equipes de aplicação.
Requisitos
- Forte proficiência prática em desenvolvimento de backend em Python e na construção de serviços de nível de produção com frameworks como FastAPI.
- Forte conhecimento em SQL e análise de dados, com experiência em trabalhar com grandes conjuntos de dados estruturados.
- Experiência comprovada na construção de aplicações de LLM/GenAI que foram além de chatbots de prova de conceito.
- Experiência prática com pelo menos um framework de orquestração de agentes ou fluxos de trabalho, como LangGraph, Google ADK, CrewAI, AutoGen, Semantic Kernel, ou um framework customizado equivalente.
- Sólido entendimento de chamada de ferramentas/funções e como projetar ferramentas reutilizáveis para agentes.
- Experiência com RAG e técnicas de recuperação.
- Experiência na implementação de avaliação de LLM, salvaguardas e validação para saídas de IA.
- Fundamentos sólidos de engenharia de software: Git, testes, revisão de código e CI.
- Experiência prática na implantação de serviços de backend em uma plataforma de nuvem principal (AWS preferencial, GCP ou Azure considerados).
- Fortes habilidades analíticas, de depuração e de análise de causa raiz.
- Muito bom inglês e a capacidade de colaborar efetivamente com equipes de engenharia e negócios distribuídas.
- Uma abordagem pragmática para IA, sabendo o que pertence à lógica determinística e onde uma LLM entrega valor tangível e mensurável.
Diferenciais
- Experiência em serviços financeiros, especialmente relatórios regulatórios, mercados de capitais, ciclo de vida de negociação, processamento pós-negociação, relatórios de transações, reconciliações, gerenciamento de exceções ou risco e controles.
- Familiaridade com regulamentações como EMIR, MiFID II ou SFTR.
- Experiência com Model Context Protocol (MCP) e interfaces de ferramentas de agente reutilizáveis.
- Conhecimento de Knowledge Graphs, Graph RAG ou conceitos de linhagem de dados.
- Experiência com bancos de dados vetoriais, busca híbrida ou reclassificação (re-ranking).
- Experiência com frameworks de observabilidade e avaliação de IA.
- Experiência com serviços de IA da AWS (Bedrock, SageMaker) e ferramentas de infraestrutura (Docker, Kubernetes, Terraform).
- Capacidade de traduzir requisitos em especificações claras, tarefas e critérios de aceitação antes da implementação (Desenvolvimento Orientado a Especificações).
- Uso disciplinado de Claude Code ou assistentes de codificação de IA similares.
- Experiência básica de integração com React ou frontend.
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