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Bunge
NineTwoThree AI Studio
Engenheiro(a) de ML Sênior (IA Aplicada)
RemotoBrasil
Brazil
PythonSQLAWS
Tradução automática. Consulte o original.
Qual é o Processo
🔹 100% remoto | 🌎 Equipe global | ⏳ Tempo integral
Valorizamos seu tempo e o nosso, e tornamos o processo rápido e fácil. Nosso processo de entrevista segue os seguintes passos: uma breve entrevista com o RH, 2ª entrevista técnica com Engenheiro(a) de ML e CTO (opcional), 3ª entrevista de live-coding, Oferta.
A NineTwoThree AI Studio é uma empresa líder em design de produtos, engenharia e marketing, especializada em IA customizada, aplicações web e mobile para marcas estabelecidas e startups com financiamento. Estamos baseados em Massachusetts, mas com uma equipe americana e europeia e uma forte cultura colaborativa remota.
Somos uma equipe que adora fazer um bom trabalho com ótimas pessoas. Nosso tamanho relativamente pequeno nos mantém rápidos e ágeis. A riqueza de conhecimento, experiência e talento, juntamente com receitas comprovadas e melhores práticas, nos permite encontrar oportunidades para ajudar novos produtos a terem sucesso.
Com um portfólio de mais de 150 produtos lançados ao longo de 13 anos, a NineTwoThree conquistou reconhecimento como uma agência de IA de ponta nos EUA, recebendo prêmios como a inclusão na lista Inc. 5000 por quatro anos consecutivos e sendo nomeada entre as 50 principais empresas de IA ao lado de líderes do setor como Microsoft, NVIDIA e IBM. Construímos tecnologia de IA e ML para grandes marcas como Consumer Reports, FanDuel e Nara, bem como startups em legal tech, logística, educação e muito mais.
Visão Geral da Função
Como Engenheiro(a) de ML Sênior na NineTwoThree AI Studio, você estará na interseção de engenharia de software de nível de produção, processamento avançado de linguagem natural e entrega ao cliente. Construímos sistemas de IA customizados e de alto impacto para marcas e startups em diversos setores (como saúde, logística e fintech).
Em vez de pesquisa acadêmica isolada, esta função exige um construtor com mentalidade de produto. Você projetará, otimizará e implantará aplicações LLM robustas, análises preditivas customizadas e fluxos de trabalho de agentes diretamente nos ecossistemas de software de nossos clientes, assumindo total propriedade das funcionalidades do protótipo à produção.
Stack de Tecnologia
- Frameworks e Arquitetura Principais: Modelos Transformer, LLM modernos APIs (Anthropic Claude, OpenAI, AWS Bedrock, etc.), LLMs Open-Source.
- Orquestração e Design de Agentes: Experiência em projetar fluxos de trabalho LLM, sistemas de agentes ou pipelines de recuperação usando frameworks como Langchain, LangGraph, LlamaIndex ou abordagens equivalentes.
- Dados e Busca: Bancos de dados vetoriais (Pinecone, pgvector, Milvus, Qdrant, etc.), SQL e pipelines de engenharia de dados.
- ML Tradicional: Aprendizado supervisionado e não supervisionado (Classificação, Regressão, Detecção de Anomalias).
- Cloud e Infraestrutura: AWS (Lambda, SageMaker, Bedrock, EC2) e pipelines modernos de DevOps/retreinamento.
- Linguagens: Python de nível de produção.
Experiência Técnica
- Histórico Comprovado: 3+ anos de experiência em engenharia de software com forte foco em machine learning e processamento de linguagem natural.
- Domínio de LLM e IA Generativa: Compreensão profunda de arquiteturas LLM modernas, mecânica de janela de contexto, técnicas de busca semântica e as limitações de sistemas generativos. Capacidade de identificar quando uma solução determinística é preferível a uma solução LLM ou baseada em agente.
- Experiência em Produção: Experiência na construção e operação de sistemas de IA em produção, incluindo monitoramento, avaliação, depuração e melhoria iterativa.
- Experiência em Avaliação: Compreensão de metodologias de avaliação para sistemas baseados em LLM, incluindo qualidade de recuperação, detecção de alucinações e medição de desempenho específica da tarefa. Capacidade de raciocinar sobre trade-offs entre qualidade, latência, custo, confiabilidade e complexidade de engenharia.
- Proficiência em Python e SQL: Habilidades excepcionais de codificação em Python e a capacidade de consultar, limpar e estruturar dados de forma eficiente.
- Infraestrutura de Nuvem: Experiência prática na implantação de serviços de ML ou API dentro de ecossistemas de nuvem, preferencialmente AWS.
- Propriedade: Confortável em assumir a propriedade de problemas ambíguos desde a descoberta inicial até a implantação em produção e suporte contínuo.
Capacidades de Produto e Equipe
- Ambiguidade para Execução: Capacidade de entrar em um vertical de indústria completamente novo, entender suas restrições de dados e iniciar um proof-of-concept funcional em poucas semanas.
- A Mentalidade de "Engenheiro(a) de Produto": Paixão por ver as coisas serem lançadas e entender por que algo está sendo construído do ponto de vista de valor de negócio, não apenas o que está sendo construído.
- Comunicação: Inglês fluente escrito e falado. Confortável em interagir com stakeholders de clientes e decompor fluxos de trabalho técnicos em conceitos claros.
- Adaptabilidade: Vontade de experimentar e avaliar ferramentas de desenvolvimento de IA, modelos e frameworks emergentes rapidamente.
- Educação: Bacharelado ou Mestrado em Ciência da Computação, Engenharia, Ciência de Dados ou área relacionada (ou experiência prática equivalente).
Responsabilidades
- Arquitetar e Construir Funcionalidades de IA: Projetar e implementar soluções robustas de ML clássico e IA generativa, encontrando o equilíbrio certo entre arquiteturas de agentes autônomos e pipelines determinísticos.
- Avaliar: Projetar e manter frameworks de avaliação para medir a qualidade, confiabilidade, segurança e impacto nos negócios da IA antes e depois da implantação.
- Integrar e Implantar: Colaborar estreitamente com desenvolvedores full-stack e DevOps para integrar perfeitamente capacidades de IA em aplicações web e mobile de clientes usando arquitetura serverless (por exemplo, AWS Lambda) ou endpoints de API.
- Otimizar para Produção: Refinar prompts, instruções do sistema e estratégias de chunking para equilibrar precisão, latência, consumo de tokens e privacidade de dados.
- Análise Preditiva Tradicional: Limpar e processar dados não estruturados ou históricos de clientes para treinar/ajustar algoritmos customizados para problemas de negócios específicos (como previsão, classificação ou detecção de anomalias).
- Colaborar e Comunicar: Participar ativamente de sessões de descoberta de clientes, traduzir requisitos de negócios ambíguos em escopos técnicos viáveis e demonstrar protótipos diretamente para as equipes de stakeholders.
- Manter a Excelência em Engenharia: Engajar em revisões de código construtivas, implementar padrões rigorosos de validação para testar saídas de IA e contribuir com templates ou runbooks para nossa base de conhecimento interna de IA.
O que Oferecemos
- Férias anuais remuneradas: 20 dias de folga por ano durante os primeiros 3 anos, aumentando para 25 dias em anos posteriores
- Licença médica remunerada, 10 feriados nacionais e 2 dias de folga da empresa
- Orçamento para bem-estar
- Subsídio para plano de saúde
- Licença maternidade/paternidade
- Reembolso de despesas para cursos de desenvolvimento profissional e certificações (até 100% em acordo com o Gerente)
- Hardware conforme necessidade de negócio
- Cultura de engenharia forte e positiva, uma equipe unida de profissionais com bom senso de humor
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