México
Toshiba Global Commerce Solutions - External
Johnson Controls
Engenheiro de IA
México
Monterrey, Chiapas, Mexico · San Pedro Garza Garcia, Nuevo León, Mexico
PythonSQLAWSDocker
Tradução automática. Consulte o original.
Sobre a oportunidade
A Johnson Controls International (JCI) está em busca de um Engenheiro de IA para integrar nossa equipe de Ciência de Dados e Analytics, focada em inovação e resultados. Esta posição é ideal para um engenheiro que combine habilidades sólidas em software, dados e engenharia de ML com experiência prática em IA Generativa — e a curiosidade de um cientista de dados sobre o comportamento dos modelos. Você construirá os pipelines, ferramentas e aplicações que transformam IA e modelos de LLM em software de produção confiável.
Como você fará isso
Como Engenheiro de IA, você será responsável de forma independente pela entrega ponta a ponta de projetos de IA definidos — desde o pipeline de dados até a aplicação implantada. Você tomará decisões técnicas sólidas dentro do seu escopo, trabalhará diretamente com stakeholders multifuncionais e orientará engenheiros juniores em problemas específicos enquanto entrega valor de negócio mensurável.
Sistemas e Aplicações de IA Generativa
- Desenvolver e implantar sistemas de IA Generativa e aplicações baseadas em LLM (por exemplo, GPT, Claude, LLaMA) para casos de uso como busca corporativa, sumarização de documentos e IA conversacional.
- Aplicar engenharia de prompt, fine-tuning e técnicas de orquestração para adaptar modelos de base para aplicações específicas de domínio.
- Construir fluxos de trabalho agenticos e agentes de IA para tarefas específicas — usando Palantir AIP ou o Microsoft Agent Framework — que orquestram ferramentas, recuperação e raciocínio.
- Avaliar e melhorar as saídas dos modelos quanto à precisão, relevância, latência e custo, aplicando técnicas de ciência de dados para medir e validar o desempenho.
Engenharia de Dados, ML e Software
- Construir e manter os pipelines de dados que alimentam sistemas de IA — ingestão, transformação e ETL em fontes estruturadas e não estruturadas (por exemplo, Snowflake, Azure).
- Desenvolver e operar pipelines de ML e fluxos de trabalho de MLOps — treinamento, avaliação, implantação e monitoramento — usando CI/CD, conteinerização (Docker) e servimento de modelos.
- Construir componentes reutilizáveis, serviços e APIs em torno de modelos de IA que ajudem a equipe a entregar funcionalidades mais rapidamente.
- Implementar fluxos de trabalho de recuperação e embedding (RAG, bancos de dados vetoriais) para recuperação de conhecimento escalável e precisa.
- Aplicar as melhores práticas de engenharia de software — testes, controle de versão e revisão de código — em todos os seus projetos.
Impacto nos Negócios e Comunicação com Stakeholders
- Trabalhar em parceria com stakeholders multifuncionais para traduzir desafios de negócio em soluções de IA.
- Apoiar workshops e provas de conceito que demonstrem o valor de LLM e casos de uso de agentes em todas as unidades de negócio.
- Traduzir saídas de modelos, descobertas de dados e trade-offs técnicos em insights claros para públicos não técnicos.
Mentoria e Colaboração
- Orientar engenheiros juniores em problemas técnicos específicos e na qualidade do código.
- Contribuir para discussões de design e decisões técnicas dentro da equipe.
- Compartilhar conhecimento e ajudar a elevar o padrão das práticas de engenharia e ciência de dados.
Qualificações e Experiência
- Formação em Ciência da Computação, Engenharia de Software, Engenharia de Dados, Ciência de Dados ou disciplina técnica ou quantitativa relacionada.
- 2 a 5 anos de experiência em software, dados, engenharia de ML ou ciência de dados, incluindo trabalho prático com LLMs ou IA generativa.
- Sucesso comprovado na entrega de pipelines de dados ou ML e soluções de IA/ML em produção.
- Experiência com fundamentos de ciência de dados — análise exploratória, modelagem estatística ou ML clássico (classificação, regressão, previsão).
- Experiência com plataformas de IA em nuvem, como Azure OpenAI/Azure ML, AWS SageMaker/Bedrock ou Google Cloud Vertex AI.
Expertise Técnica
- Proficiência sólida em Python e SQL, com bons hábitos de engenharia de software — testes, controle de versão e código limpo.
- Experiência prática com a stack de IA Generativa: engenharia de prompt, fine-tuning (por exemplo, LoRA), orquestração de LLM e frameworks de agentes (LangChain, Semantic Kernel, Microsoft Agent Framework).
- Experiência na construção de pipelines de ETL e ML e na aplicação de práticas de MLOps (CI/CD, Docker, servimento de modelos).
- Familiaridade com bibliotecas e fluxos de trabalho de ciência de dados — pandas, scikit-learn e avaliação e experimentação de modelos.
- Experiência com a stack da JCI — ou plataformas comparáveis — incluindo Palantir AIP, Azure ML, Microsoft Agent Framework, Power Automate e Snowflake.
- Conhecimento prático de embeddings, bancos de dados vetoriais e sistemas de recuperação.
Habilidades Interpessoais
- Capacidade de assumir a responsabilidade por projetos e comunicar claramente o progresso, riscos e trade-offs.
- Fortes habilidades de colaboração entre equipes de produto, engenharia e negócios.
- Conforto em apresentar trabalhos técnicos e analíticos para stakeholders técnicos e não técnicos.
- Solucionador de problemas autodirigido que gerencia prioridades de forma independente.
Qualificações Preferenciais
- Experiência com IoT, edge analytics ou sistemas de edifícios inteligentes.
- Familiaridade com LLMOps, LangChain, Semantic Kernel ou frameworks de orquestração similares.
- Profundidade em ciência de dados — modelagem estatística, experimentação ou deep learning (previsão, visão computacional ou NLP).
- Experiência com o ecossistema Microsoft (Microsoft 365 Copilot, SharePoint, Power Platform, Snowflake).
- Conhecimento sobre considerações de privacidade e governança de dados para o uso corporativo de LLM.
A Johnson Controls não solicita testes de gravidez ou HIV como condição para contratação, continuidade do emprego ou promoção, de acordo com seu compromisso com a igualdade trabalhista e não discriminação.
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