Estados Unidos
The MITRE Corporation
EY
Service Delivery Center, Desenvolvedor de IA - Sênior
Estados Unidos
Tampa, Florida, United States
PythonAWSDockerKubernetesGo
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A Oportunidade
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SDC Desenvolvedor de IA - Sênior
Suporta a entrega de serviços de desenvolvimento de solução ou infraestrutura para iniciativas de IA/ML, aplicando forte capacidade técnica e experiência prática em engenharia. Contribui para o projeto, desenvolvimento, entrega e manutenção de soluções ou infraestruturas habilitadas por IA, alinhando-se às normas de engenharia relevantes e às expectativas de entrega de projetos. Compreende os requisitos do usuário e ajuda a traduzi-los em projetos técnicos sólidos e planos de implementação. Contribui para a integração de capacidades de IA/ML em soluções empresariais mais amplas, com foco em qualidade, escalabilidade e impacto no usuário.
Suas principais responsabilidades
- Desenvolver, testar, implantar e dar suporte a soluções de IA/ML, IA generativa e automação inteligente de nível de produção.
- Resolver problemas técnicos complexos em desenvolvimento, integração e suporte de produção por meio de codificação, depuração, testes, solução de problemas e remediação de design estruturado.
- Traduzir requisitos do usuário em projetos técnicos, APIs, fluxos de trabalho e padrões de implementação com suporte.
- Construir e integrar componentes de solução de LLM, RAG e agentes em soluções, aplicações e plataformas empresariais.
- Apoiar a entrega de projetos por meio de execução disciplinada, estimativa, documentação, comunicação de status e identificação de riscos.
- Participar de revisões de projeto, fornecendo análise de trade-offs ponderada e contribuições de implementação.
- Utilizar ferramentas modernas de engenharia de software assistidas por IA, como Claude Code, Codex ou plataformas de codificação de agentes equivalentes, como parte da entrega de engenharia diária para melhorar a velocidade de entrega, a qualidade do código e a eficiência da engenharia.
Requisitos mínimos
Habilidades de IA e Engenharia
Fundamental de IA Generativa
- Experiência em projetar, construir e manter aplicações de LLM de nível de produção, incluindo pipelines de ponta a ponta, desde a ingestão de dados até a entrega de saída do modelo (por exemplo, Azure OpenAI, AWS Bedrock, Google Vertex AI etc.).
- Experiência prática demonstrada na construção de sistemas de recuperação aumentada que fundamentam as saídas do modelo em fontes de conhecimento empresarial, incluindo estratégias de fragmentação (chunking), pipelines de incorporação e otimização de recuperação (por exemplo, LlamaIndex, LangChain, Pinecone, Weaviate, Azure AI Search, pgvector etc.).
- Conhecimento técnico prático de modelos de incorporação, pesquisa vetorial e padrões de recuperação semântica usados para fundamentar as saídas de LLM em fontes de conhecimento empresarial (por exemplo, OpenAI Embeddings, Azure AI Search, pgvector etc.).
- Proficiência em técnicas de engenharia de prompt, incluindo zero-shot, few-shot, chain-of-thought e design de saída estruturada, com a capacidade de avaliar e iterar sistematicamente o desempenho do prompt (por exemplo, DSPy, PromptFlow etc.).
Agentes e Operações de LLM
- Experiência em projetar e construir sistemas de agentes, incluindo padrões de orquestração de múltiplos agentes, uso de ferramentas e design de memória em fluxos de trabalho de passo único e múltiplo (por exemplo, LangGraph, AutoGen, CrewAI, Semantic Kernel, NVIDIA NIM etc.).
- Capacidade de depurar, solucionar problemas e remediar sistemas de agentes e de LLM em produção, incluindo diagnóstico de falhas nas camadas de recuperação, orquestração e geração.
Engenharia de Software
- Proficiência prática em engenharia de software em Python, com a capacidade de escrever código limpo, modular e de qualidade de produção para pipelines de LLM e aplicações de agentes.
- Experiência trabalhando com conjuntos de dados estruturados e não estruturados para dar suporte ao desenvolvimento de aplicações de LLM, incluindo curadoria de dados, preparação e validação de qualidade para entradas e saídas do modelo.
- Familiaridade prática com padrões RESTful e orientados a eventos de API, incluindo fluxos de trabalho assíncronos, limites de serviço e integração de fontes de dados empresariais para expor capacidades de agentes e de LLM.
- Entendimento prático de conceitos de contêineres e orquestração para empacotar e implantar aplicações de LLM em ambientes de nuvem (por exemplo, Docker, Kubernetes, Azure Container Apps, AWS ECS etc.).
- Entendimento das melhores práticas de engenharia de software aplicadas a sistemas de ML, incluindo design de código modular, padrões de teste para pipelines de IA e validação de qualidade de dados.
- Familiaridade com Monitoramento de Dados e Observabilidade de Dados em ambientes de nuvem (Open Telemetry, Azure Application Insights etc.).
- Exposição a práticas de CI/CD e operacionalização para sistemas de IA, incluindo implantação de modelos e fluxos de trabalho, versionamento, promoção de ambiente e suporte de lançamento em ambientes de nuvem ou conteinerizados.
Para se qualificar para a função, você deve ter
- Bacharelado ou mestrado
- Mínimo de 2 anos de experiência relacionada em engenharia aplicada, incluindo experiência significativa em funções de engenharia de IA/ML
- Comunicação clara, capaz de explicar o comportamento complexo do sistema de IA e os trade-offs para stakeholders técnicos e não técnicos, incluindo riscos e conformidade.
- Forte senso de propriedade e responsabilidade, assumindo a responsabilidade por sistemas de IA desde o projeto até a produção e a resolução de problemas.
- Capaz de operar efetivamente à medida que os requisitos, regulamentos e tecnologias evoluem.
- Colaborativo e multifuncional, trabalhando em estreita colaboração com equipes de engenharia, produto e outras.
Idealmente, você também terá
- Parceria com equipes de Desenvolvimento, Engenharia, Produto, Dados, Arquitetura e liderança de projetos para entregar capacidades de IA de alto valor.
- Capacidade de construir e manter pipelines de observabilidade de modelos, incluindo rastreamento de cadeias de raciocínio de agentes multi-etapas, detecção de degradação de saída e monitoramento de desvio de comportamento em produção (por exemplo, LangSmith, Arize, Datadog, Azure Monitor etc.).
- Familiaridade com abordagens de ajuste fino de LLM, incluindo ajuste de instruções e otimização de preferências, com entendimento de quando o ajuste fino é apropriado em comparação com soluções baseadas em prompt (por exemplo, LoRA, QLoRA, PEFT, NeMo Framework etc.).
- Familiaridade com princípios de IA responsável, incluindo avaliação de viés e justiça, design human-in-the-loop e abordagens de explicabilidade em contextos de serviços financeiros.
- Familiaridade com design de pipeline de dados para cargas de trabalho de IA, incluindo ingestão, transformação e validação de qualidade.
- Familiaridade com plataformas baseadas em nuvem para construir, treinar e implantar soluções escaláveis de LLM (por exemplo, Azure ML, AWS SageMaker, Google Vertex AI etc.).
- Familiaridade com ferramentas de engenharia de software assistidas por IA para acelerar práticas de desenvolvimento, implementação e revisão de código (por exemplo, Claude Code, GitHub Copilot, Codex etc.).
Forte base em fundamentos tradicionais de IA/ML e deep learning, incluindo aprendizado supervisionado e não supervisionado, engenharia de features, avaliação de modelos, arquiteturas de redes neurais e trade-offs de treinamento, com a capacidade de aplicar esses conceitos ao moldar soluções de IA empresariais.
O que oferecemos a você
Na EY, desenvolveremos você com habilidades voltadas para o futuro e equiparemos você com experiências de classe mundial. Capacitaremos você em um ambiente flexível e alimentaremos você e seus talentos extraordinários em uma cultura diversa e inclusiva de equipes globalmente conectadas. Saiba mais eur01.safelinks.protection.outlook.com/?url=https%3A%2F%2Fwww.ey.com%2Fen_gl%2Fcareers&data=05%7C02%7Cdeborah.compagner%40ey.com%7C41999b589ae04d7f6b8a08dd04d62e9a%7C5b973f9977df4bebb27daa0c70b8482c%7C0%7C0%7C638672040144488329%7CUnknown%7CTWFpbGZsb3d8eyJFbXB0eU1hcGkiOnRydWUsIlYiOiIwLjAuMDAwMCIsIlAiOiJXaW4zMiIsIkFOIjoiTWFpbCIsIldUIjoyfQ%3D%3D%7C0%7C%7C%7C&sdata=Mb96MEoh9R3oQ1cGLr73tEDtKTSUYCyfOhCZ%2BmMHY9w%3D&reserved=0.
- Oferecemos um pacote abrangente de remuneração e benefícios onde você será recompensado com base em seu desempenho e reconhecido pelo valor que você traz para o negócio. A faixa salarial base para este cargo em todas as localizações geográficas nos EUA é de US$ 65,500 a US$ 134,000. A faixa salarial base para a Área Metropolitana de Nova York, Estado de Washington e Califórnia (excluindo Sacramento) é de US$ 78,600 a US$ 152,100. Salários individuais dentro dessas faixas são determinados por meio de uma ampla variedade de fatores, incluindo, mas não se limitando a, educação, experiência, conhecimento, habilidades e geografia. Além disso, nosso pacote de Recompensas Totais inclui cobertura médica e odontológica, planos de previdência e 401(k) e uma ampla gama de opções de licença remunerada.
- Junte-se a nós em nosso modelo híbrido liderado pela equipe e habilitado pela liderança. Nossa expectativa é que a maioria das pessoas em funções externas de atendimento ao cliente trabalhe junta presencialmente 40-60% do tempo ao longo de um engajamento, projeto ou ano.
- Sob nossa política de férias flexíveis, você decidirá quanto tempo de férias precisa com base em suas próprias circunstâncias pessoais. Você também receberá folga para os feriados designados da EY, pausas de inverno/verão, cuidados pessoais/familiares e outras licenças quando necessário para apoiar seu bem-estar físico, financeiro e emocional.
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A EY aceita candidaturas para esta posição continuamente.
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A EY foca em altos padrões éticos e integridade entre seus funcionários e espera que todos os candidatos demonstrem essas qualidades.
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