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Score: 80Job facts
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- Remote · São Paulo, Brazil
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- Full-time
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- Technology
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- Oct 22, 2026
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Staff AI Engineer
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A Serasa Experian é a primeira e a maior Datatech do Brasil. Líder em soluções de inteligência para análise de riscos e oportunidades, com foco nas jornadas de crédito, autenticação e prevenção à fraude. Com tecnologia de ponta, inovação e os melhores talentos, transforma a incerteza do risco na melhor decisão, ajudando pessoas a realizarem seus sonhos e empresas de todos os portes e segmentos a prosperarem.
Temos 22.000 pessoas operando em 32 países e a cada dia estamos investindo em novas tecnologias, profissionais talentosos e inovação para ajudar todos os clientes a maximizarem cada oportunidade. Com sede corporativa em Dublin, Irlanda, a Experian está listada na Bolsa de Valores de Londres (EXPN) e compõe o índice FTSE 100.
Buscamos uma pessoa Staff AI Engineer para liderar a estratégia de uso e adoção de Inteligência Artificial nos produtos de Marketing Services, conectando profundidade técnica em GenAI com oportunidades concretas de produto, eficiência operacional e geração de valor para a BU.
É uma posição de contribuidor individual sênior: esperamos que você construa, decida e responda pelo que coloca em produção. Além disso, lidera funcionalmente outros AI Engineers — direciona tecnicamente, revisa arquitetura, estabelece padrões e desenvolve o time —, sem gestão hierárquica formal neste momento.
A posição é central na evolução de soluções baseadas em LLMs, RAG e agentes, e responde pela identificação de casos de uso, pela definição das abordagens técnicas e pela transformação de aprendizado experimental em direcionamento para Produto, Engenharia e Liderança.
Mais do que uma referência em experimentação, buscamos quem já aplicou IA para acelerar estratégias de produtos digitais, melhorar jornadas e sustentar decisões de negócio com impacto real e medido.
Principais responsabilidades
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Conduzir experimentos comparativos com diferentes LLMs, agentes e arquiteturas de GenAI aplicados a casos reais de negócio;
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Projetar, otimizar e evoluir pipelines de RAG, incluindo estratégias de chunking, embeddings, retrieval e avaliação contínua;
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Estruturar frameworks de avaliação e benchmarking para aplicações GenAI, considerando qualidade, relevância, confiabilidade, custo, latência e aderência ao caso de uso;
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Medir performance, custo e ROI de soluções baseadas em IA, sustentando decisões de priorização e escala;
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Decidir quando utilizar Prompt Engineering, RAG, Fine-Tuning ou arquiteturas multiagentes, respondendo pelos trade-offs técnicos e de negócio da escolha;
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Atuar em parceria com times de Produto, Engenharia, Dados e Liderança para identificar onde IA pode acelerar estratégias de produtos digitais e ampliar valor para a BU;
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Traduzir resultados técnicos em recomendações claras para roadmap, arquitetura, governança e evolução de capacidades;
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Estabelecer boas práticas, padrões técnicos e uso responsável de GenAI dentro da estrutura, com adoção real pelas squads;
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Construir e conduzir a visão aplicada de IA para Marketing Services, conectando tendências tecnológicas a necessidades reais de clientes, parceiros e produtos;
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Elevar o nível técnico do time em GenAI por meio de mentoria, revisões de arquitetura e documentação de decisões.
Requisitos obrigatórios
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5+ anos de experiência em engenharia de software, dados ou Machine Learning, com trajetória de responsabilidade técnica crescente;
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Ter conduzido transformação tecnológica em escala de área, BU ou organização, sabendo descrever o estado anterior, o que mudou e o resultado medido. Exemplos: adoção de IA ou GenAI em produtos e times, migração de plataforma, programa de MLOps, mudança de arquitetura ou evolução do modelo de engenharia;
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Ter estabelecido padrões, componentes ou práticas técnicas adotadas por times que não eram o seu, incluindo como a adoção foi conquistada;
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Experiência comprovada levando soluções de GenAI a produção — RAG e/ou agentes com usuário real, sustentação e medição de qualidade e custo. Não contam provas de conceito, notebooks ou pilotos que não chegaram a usuário;
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Experiência prática com GenAI e LLMs em contexto real de negócio;
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Experiência no desenho, avaliação e evolução de soluções com RAG, embeddings, retrieval e/ou agentes;
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Vivência em iniciativas que conectaram IA a produto digital, eficiência operacional, automação ou aceleração de jornadas;
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Proficiência avançada em Python;
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Conhecimento sólido em SQL e manipulação de grandes volumes de dados;
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Base consistente em estatística, análise de dados e experimentação;
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Experiência com avaliação de modelos generativos, incluindo métricas tradicionais e abordagens LLM-based;
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Familiaridade com frameworks e ecossistemas de LLMs, como OpenAI SDK, LangChain, CrewAI ou equivalentes;
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Experiência construindo servidores MCP (Model Context Protocol) — desenho das tools, contratos de exposição e operação;
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Capacidade de documentar trade-offs e transformar conclusões técnicas em recomendações acionáveis.
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Ter desenvolvido engenheiros com evolução observável: mentoria, ramp-up de pessoas novas no tema, elevação de nível técnico do time;
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Ter influenciado roadmap e decisões de arquitetura sem autoridade formal, em contextos com interesses divergentes;
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Ter conduzido uma decisão técnica contestada até a adoção — e saber dizer o que foi necessário para convencer, ou o que fez mudar de posição.
Idiomas
- Inglês avançado (obrigatório) — leitura, escrita e conversação para atuação em fóruns, comitês e iniciativas globais da companhia.
Inglês fluente (diferencial).
Diferenciais
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Experiência em acelerar a adoção de IA dentro de uma Business Unit, conectando tecnologia a estratégia e execução;
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Vivência com produtos digitais, personalização, automação, Martech ou jornadas orientadas a crescimento;
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Experiência com Fine-Tuning, Transfer Learning, Hugging Face, PyTorch ou TensorFlow;
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Familiaridade com AWS Bedrock Agents / AWS Agent Core;
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Experiência com automação e orquestração de fluxos GenAI, usando n8n, Flowise, LangFlow ou equivalentes;
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Vivência com Prompt Optimization, incluindo DSPy ou abordagens similares;
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Experiência em coordenação de time ou gestão formal de pessoas — a estrutura deve crescer e a liderança do time é uma possibilidade de evolução;
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Capacidade de navegar bem entre exploração técnica e priorização executiva.
Competências esperadas
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Decide com evidência. Sustenta escolhas técnicas com dado, experimento e medição — não com preferência ou autoridade;
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Transforma ambiguidade em direção. Recebe um problema mal definido e devolve um caminho com escopo, risco e critério de sucesso;
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Comunica nos dois registros. Explica a mesma decisão para um engenheiro e para um executivo sem perder precisão nem encher de jargão;
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Assume o resultado, não só a entrega. Acompanha o que construiu em produção — qualidade, custo, incidente — e corrige;
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Separa hype de valor. Reconhece quando IA não é a resposta e diz isso, mesmo quando a expectativa é o contrário.
Escopo esperado
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Influência relevante em decisões de arquitetura e estratégia de GenAI, atravessando múltiplas squads de Marketing Services;
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Referência técnica para as squads da BU: padrões, revisões de arquitetura e elevação do nível técnico do time;
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Liderança funcional de outros AI Engineers, com direcionamento técnico e desenvolvimento do time;
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Papel ativo e mensurável na aceleração da curva de adoção de IA em Marketing Services;
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Conexão entre excelência técnica e direcionamento de produto e negócio.
**Como mediremos sucesso **
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Casos de uso de GenAI em produção, construídos dentro da estrutura;
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Redução do lead time entre ideia e produção;
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Custo de inferência conhecido, instrumentado e otimizado por caso de uso;
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Componentes e padrões publicados e efetivamente adotados pelas squads;
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Autonomia da BU em IA: menos dependência de filas externas para evoluir produto.
**O que deve diferenciar esse perfil **
Buscamos alguém que una excelência técnica em GenAI com visão aplicada de negócio, e que já tenha transformado capacidade técnica em mudança real de organização — não apenas em projeto entregue. A pessoa certa aqui lê o sistema, antecipa prioridades, lidera mudanças relevantes sem autoridade formal e move a estrutura por direção técnica e padrões escaláveis.
A Serasa Experian é muito mais do que você imagina. Com o propósito de criar um futuro melhor, ampliando oportunidades para pessoas e empresas, no Brasil somos mais de 4 mil pessoas que atuam em diversos times e especialidades. Aqui, cada conhecimento e diversidade se complementa e você pode trabalhar no que mais ama, estamos comprometidos a construir uma cultura inclusiva e um ambiente no qual pessoas possam equilibrar a carreira com seus compromissos e interesses pessoais, prezando pelo bem-estar.
A gente se dedica muito em ser uma das melhores e mais inovadoras empresas para se trabalhar do país, possibilitando experiências e carreiras incríveis para nossas pessoas. Nossa forte abordagem de pessoas em primeiro lugar é reconhecida externamente por meio de diversas certificações de mercado: fomos premiados pelo Great Place To Work™ em 24 países e pela certificação internacional Top Employers, além de sermos reconhecidos como uma das melhores empresas para jovens profissionais e contarmos com uma avaliação de 4,6 no Glassdoor. Cada reconhecimento nos indica que estamos no caminho certo, proporcionando um ambiente de trabalho cada vez melhor para nossos talentos.
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