Lead AI Engineer

🕒 Outubro 9

🇦🇷 Argentina – Remoto

⏰ Tempo Integral

🟠 Sênior

🤖 Engenheiro de IA

👻 Score fantasma 22%

O que significa: a chance de ninguém estar realmente contratando para esta vaga.Como ler: 60% ou mais significa que achamos que é uma vaga fantasma. Pontuações mais baixas preocupam menos.Como pontuamos: tempo em aberto, republicações, vagas abertas vs tamanho do time, rapidez para fechar vagas, e se o salário está divulgado.Observação: é uma estimativa de dados públicos, não um julgamento da empresa. Vagas reais podem ter pontuação alta, então use como uma dica, não como um fato.

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Blend360

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501 - 1000 funcionários

🏥 Saúde

🏨 Hospitalidade

✈️ Turismo

💰 $100.000.000 Private Equity Round em 2022-08

Healthcare • Hospitality • Travel

A Blend360 é uma empresa de serviços profissionais especializada em soluções de IA, análise de dados e soluções orientadas por dados. Eles trabalham com empresas da Fortune 1000 e grandes marcas empresariais para enfrentar desafios significativos, integrando pessoas e inteligência artificial. A Blend360 foca em vários domínios, incluindo inteligência de negócios, engenharia de dados, ciência de dados, MLOps e governança de dados. Suas indústrias de expertise englobam serviços financeiros, energia, saúde e ciências da vida, varejo, tecnologia, mídia & telecomunicações e viagens & hospitalidade. A Blend360 é reconhecida por suas soluções de IA e dados, tendo recebido prêmios como "Solução do Ano em Capacitação de IA" e sendo listada entre os "Principais Provedores de Serviços de IA Generativa de 2024.

Descrição

• Lead project delivery end to end, with governance, stakeholder communication, and accountability for outcomes • Build and mentor a high-performing AI engineering team • Establish technical standards and foster a culture of quality and pragmatism • Own proposals and new business initiatives, defining technical feasibility and communicating risks and tradeoffs to clients • Define realistic boundaries and expectations for AI systems • Conduct technical reviews and architectural assessments • Guide design and delivery of production-ready RAG systems, agentic frameworks, and LLM-powered solutions • Lead advanced prompt engineering, including instruction design, few-shot sets, structured outputs, and tool/agent prompts • Run feasibility assessments across prompting, RAG, fine-tuning, and classical ML • Mentor engineers on AI system design and production deployment • Design evaluation frameworks, including LLM-as-a-judge, recall@k, precision@k, and go/no-go gates • Lead structured experiments across prompts, retrievers, chunking strategies, and models • Establish practices for identifying and categorising model failures • Set AI production reliability standards • Build scalable inference infrastructure and CI/CD pipelines • Automate the MLOps/LLMOps lifecycle, including tracking, versioning, deployment, monitoring, and retraining • Design APIs, microservices, and orchestration layers for latency, cost, and reliability • Lead infrastructure decisions balancing technical excellence and business efficiency

🎯 Requisitos

• 5+ years building and deploying AI solutions in production environments • Expert Python proficiency • Strong Git practices • Experience with ML/LLM versioning and deployment • Solid cloud experience across AWS, Azure, or GCP; preference for Azure • Containerisation and orchestration knowledge • Hands-on RAG experience covering chunking, embeddings, retrieval, reranking, and evaluation • Proven MLOps/LLMOps track record using tools like MLflow, Weights and Biases, or similar • Practical evaluation design skills: metrics, dataset curation, and structured experimentation • Experience with event-driven architectures, APIs, and microservices • Clear communication with engineering teams and senior stakeholders • Strong hiring and team-building instincts with proven mentoring experience • English: Advanced (required for effective communication with global teams and client leadership) • 2+ years of direct team leadership or technical management responsibility

🏖️ Benefícios

• Certifications in AWS, Databricks, and Snowflake • Access to AI learning paths • Study plans, courses, and additional certifications tailored to the role • Access to Udemy Business • English lessons • Travel opportunities to attend industry conferences and meet clients • Career development plans and mentorship programs • Special day rewards for birthdays, work anniversaries, and other personal milestones • Company-provided equipment • Flexible working options • Other benefits may vary according to location in LATAM

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