AI Engineer (GenAI Platform) - Mid Level

Vaga não está no LinkedIn

🕒 Setembro 11

🤠 Texas – Remoto

🤠 Texas – Remote

⏰ Tempo Integral

🟡 Pleno

🟠 Sênior

🤖 Engenheiro de IA

🦅 Patrocina Visto H1B

Esta empresa já patrocinou vistos H1B no passado.

👻 Score fantasma 14%

O que significa: quão provável esta vaga está aberta sem contratação ativa.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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Experian

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10.000+ funcionários

Fundada em 1996

💼 Consultoria

📣 Marketing

📦 Logística

Consulting • Marketing • Logistics

A Experian libera o poder dos dados para criar oportunidades para consumidores, empresas e a sociedade.

Descrição

• Projetar e desenvolver serviços de IA Generativa e sistemas multiagentes • Implementar soluções de RAG, tool-calling e orquestração de agentes • Integrar e operar modelos através de gateways LLM • Desenvolver práticas de LLMOps para monitoramento, observabilidade e governança • Implementar mecanismos de medição de consumo, chargeback e otimização de custos de inferência • Construir e manter pipelines de dados para billing e metering • Aplicar práticas de MLOps, CI/CD, testes automatizados e gestão do ciclo de vida de modelos • Atuar em incidentes, monitoramento, confiabilidade e melhoria contínua dos serviços • Colaborar com times globais de Produto, Engenharia, Plataforma, Segurança e Dados

🎯 Requisitos

• Experiência em Engenharia de Software e IA Aplicada • Experiência prática em projetos de GenAI em ambiente produtivo • Inglês avançado • Conhecimentos em GenAI e Agentic AI • Conhecimentos em multi-agent orchestration, tool calling e multi-step reasoning • Conhecimentos em RAG e Prompt Engineering • Experiência com LangChain, LangGraph ou frameworks equivalentes • Conhecimentos em LLMOps, plataformas e gateways LLM (LiteLLM ou similares) • Integração de modelos via APIs • Conhecimentos em observabilidade e avaliação de aplicações baseadas em LLM • Otimização de latência e performance • Conhecimentos em vector databases e mecanismos de retrieval • Python avançado • AWS (preferencial) • Boas práticas de arquitetura, observabilidade e reprodutibilidade • Conhecimentos em MLOps, versionamento e rastreamento de experimentos • CI/CD, testes automatizados e deployment e rollback de serviços de IA • Conhecimentos em pipelines de dados batch e streaming • Spark e arquiteturas Lakehouse • Orquestração de dados • Diferenciais: Kafka e Event Streaming; Terraform e Infrastructure as Code; Databricks (Delta Lake e DLT); plataformas internas para desenvolvedores; ambientes globais e distribuídos

🏖️ Benefícios

• Inclusive recruitment and professional development initiatives • Affinity groups supporting underrepresented groups: ExperianPride, Ubuntu, Women in Experian, Aspire, and Connecting Generations