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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 Conduzir experimentos comparativos com diferentes LLMs, agentes e arquiteturas de GenAI aplicados a casos reais de negócio; Projetar, otimizar e evoluir pipelines de RAG, incluindo estratégias de chunking, embeddings, retrieval e avaliação contínua; Estruturar frameworks de avaliação e benchmarking para aplicações GenAI, considerando qualidade, relevância, confiabilidade, custo, latência e aderência ao caso de uso; Medir performance, custo e ROI de soluções baseadas em IA, sustentando decisões de priorização e escala; Decidir quando utilizar Prompt Engineering, RAG, Fine-Tuning ou arquiteturas multiagentes, respondendo pelos trade-offs técnicos e de negócio da escolha; 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; Traduzir resultados técnicos em recomendações claras para roadmap, arquitetura, governança e evolução de capacidades; Estabelecer boas práticas, padrões técnicos e uso responsável de GenAI dentro da estrutura, com adoção real pelas squads; Construir e conduzir a visão aplicada de IA para Marketing Services, conectando tendências tecnológicas a necessidades reais de clientes, parceiros e produtos; Elevar o nível técnico do time em GenAI por meio de mentoria, revisões de arquitetura e documentação de decisões.
Requisitos obrigatórios 5+ anos de experiência em engenharia de software, dados ou Machine Learning, com trajetória de responsabilidade técnica crescente;
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;
Ter estabelecido padrões, componentes ou práticas técnicas adotadas por times que não eram o seu, incluindo como a adoção foi conquistada;
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;
Experiência prática com GenAI e LLMs em contexto real de negócio;
Experiência no desenho, avaliação e evolução de soluções com RAG, embeddings, retrieval e/ou agentes;
Vivência em iniciativas que conectaram IA a produto digital, eficiência operacional, automação ou aceleração de jornadas;
Proficiência avançada em Python;
Conhecimento sólido em SQL e manipulação de grandes volumes de dados; Base consistente em estatística, análise de dados e experimentação; Experiência com avaliação de modelos generativos, incluindo métricas tradicionais e abordagens LLM-based; Familiaridade com frameworks e ecossistemas de LLMs, como OpenAI SDK, LangChain, CrewAI ou equivalentes; Experiência construindo servidores MCP (Model Context Protocol) — desenho das tools, contratos de exposição e operação; Capacidade de documentar trade-offs e transformar conclusões técnicas em recomendações acionáveis.
Ter desenvolvido engenheiros com evolução observável: mentoria, ramp-up de pessoas novas no tema, elevação de nível técnico do time; Ter influenciado roadmap e decisões de arquitetura sem autoridade formal, em contextos com interesses divergentes; 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 Experiência em acelerar a adoção de IA dentro de uma Business Unit, conectando tecnologia a estratégia e execução; Vivência com produtos digitais, personalização, automação, Martech ou jornadas orientadas a crescimento; Experiência com Fine-Tuning, Transfer Learning, Hugging Face, PyTorch ou TensorFlow; Familiaridade com AWS Bedrock Agents / AWS Agent Core; Experiência com automação e orquestração de fluxos GenAI, usando n8n, Flowise, LangFlow ou equivalentes; Vivência com Prompt Optimization, incluindo DSPy ou abordagens similares; Experiência em coordenação de time ou gestão formal de pessoas — a estrutura deve crescer e a liderança do time é uma possibilidade de evolução; Capacidade de navegar bem entre exploração técnica e priorização executiva.
Competências esperadas Decide com evidência. Sustenta escolhas técnicas com dado, experimento e medição — não com preferência ou autoridade; Transforma ambiguidade em direção. Recebe um problema mal definido e devolve um caminho com escopo, risco e critério de sucesso; Comunica nos dois registros. Explica a mesma decisão para um engenheiro e para um executivo sem perder precisão nem encher de jargão; Assume o resultado, não só a entrega. Acompanha o que construiu em produção — qualidade, custo, incidente — e corrige; Separa hype de valor. Reconhece quando IA não é a resposta e diz isso, mesmo quando a expectativa é o contrário.
Escopo esperado Influência relevante em decisões de arquitetura e estratégia de GenAI, atravessando múltiplas squads de Marketing Services; Referência técnica para as squads da BU: padrões, revisões de arquitetura e elevação do nível técnico do time; Liderança funcional de outros AI Engineers, com direcionamento técnico e desenvolvimento do time; Papel ativo e mensurável na aceleração da curva de adoção de IA em Marketing Services; Conexão entre excelência técnica e direcionamento de produto e negócio.
Como mediremos sucesso Casos de uso de GenAI em produção, construídos dentro da estrutura; Redução do lead time entre ideia e produção; Custo de inferência conhecido, instrumentado e otimizado por caso de uso; Componentes e padrões publicados e efetivamente adotados pelas squads; 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.
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