Engenheiro Sênior de IA

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Jeeves

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51 - 200 funcionários

💸 Finanças

💳 Fintech

Finance • Fintech

Jeeves é uma plataforma financeira que oferece soluções simplificadas para a gestão de finanças globais. Ela permite que as empresas emitam cartões, enviem pagamentos e gerenciem despesas em uma plataforma tudo em um, disponível em mais de 25 países ao redor do mundo. Ao integrar diversos serviços financeiros, a Jeeves aumenta a eficiência e reduz custos para empresas tradicionalmente sobrecarregadas por sistemas financeiros fragmentados. Com ofertas como transferências internacionais de fundos, taxas de câmbio (FX) competitivas, gestão de despesas e integrações diretas com a contabilidade, a Jeeves amplia as capacidades operacionais em múltiplas moedas e regiões. Embora não seja um banco, a empresa faz parcerias com bancos e instituições financeiras licenciadas para oferecer esses serviços.

Descrição

• Projetar, construir e manter pipelines de integração de LLM prontos para produção — incluindo retrieval-augmented generation (RAG), prompt engineering, parsing de saída e orquestração de chains. • Desenvolver e operar recursos de IA dentro dos produtos financeiros principais da Jeeves: categorização de gastos, extração de documentos, detecção de anomalias, Q&A financeiro e conciliação automatizada. • Implementar validação de saída estruturada, tratamento de fallback e score de confiança para garantir que decisões de IA atendam a padrões de confiabilidade em casos financeiros. • Avaliar e integrar frameworks e ferramentas de IA (LangChain, LlamaIndex, OpenAI API, Anthropic API, HuggingFace, bancos de dados vetoriais) e defender a ferramenta adequada para cada caso. • Estabelecer práticas de versionamento de prompts e avaliação para garantir que as saídas de IA permaneçam precisas e consistentes à medida que modelos e dados evoluem. • Projetar e manter pipelines de busca vetorial usando bancos de dados como Pinecone, Weaviate ou pgvector para viabilizar busca semântica e funcionalidades baseadas em RAG. • Construir pipelines de ingestão e chunking de documentos para os dados financeiros da Jeeves — processando faturas, recibos, documentos de políticas e registros de transações. • Otimizar a qualidade de recuperação por meio da seleção de modelos de embeddings, estratégias de chunking, filtragem por metadata e técnicas de re-ranking. • Colaborar com cientistas de dados para levar modelos de ML treinados de notebooks experimentais para infraestrutura de produção. • Construir e manter endpoints de serving de modelos com SLOs de latência apropriados, validação de entrada e monitoramento de saída. • Implementar monitoramento de performance de modelos e detecção de drift de dados para garantir que modelos em produção permaneçam precisos ao longo do tempo. • Apoiar workflows de retraining de modelos projetando pipelines de dados limpos e feature engineering que possam ser atualizados continuamente. • Integrar serviços de IA de forma limpa com os microserviços de backend da Jeeves — projetando contratos de API claros, circuit breakers e padrões de degradação elegante. • Escrever código de backend de alta qualidade e testável em Python ou Go/Node.js para viabilizar recursos integrados com IA. • Instrumentar componentes de IA com logging estruturado, tracing distribuído, dashboards de latência e alertas para garantir visibilidade operacional. • Construir workflows de revisão human-in-the-loop para decisões de IA que exigem supervisão — particularmente para ações financeiras de alto valor. • Atuar em parceria com Produto, Engenharia de Backend e Ciência de Dados para definir o roadmap de IA e traduzir requisitos em sistemas confiáveis. • Contribuir para uma cultura de qualidade escrevendo documentos de design, revisando designs de sistemas de IA de pares e compartilhando aprendizados abertamente. • Ajudar a expandir a prática de engenharia de IA na Jeeves estabelecendo padrões, ferramentas e melhores práticas que a equipe mais ampla possa utilizar.

🎯 Requisitos

• Bacharelado em Ciência da Computação, Engenharia ou área relacionada — ou experiência prática equivalente. • 5+ anos de experiência profissional em engenharia de software, com pelo menos 3 anos focados em sistemas de AI/ML em produção. • Experiência prática na construção e deploy de aplicações alimentadas por LLM usando APIs como OpenAI, Anthropic ou Cohere em ambiente de produção. • Experiência em projetar e operar pipelines RAG, incluindo estratégias de chunking, modelos de embedding e integração com bancos de dados vetoriais (Pinecone, Weaviate, pgvector ou similares). • Forte proficiência em Python para workloads de AI/ML; familiaridade com pelo menos um framework de orquestração de IA (LangChain, LlamaIndex ou equivalente). • Experiência com infraestrutura de serving de modelos de ML: endpoints de inferência REST ou gRPC, validação de input/output, budget de latência e monitoramento. • Fundamentos sólidos de engenharia de backend: APIs REST, bancos relacionais (preferência por PostgreSQL), padrões assíncronos e infraestrutura em nuvem (AWS, GCP ou Azure). • Experiência com ferramentas de observabilidade: logging estruturado, tracing distribuído e construção de dashboards para saúde de sistemas de IA. • Qualificações preferenciais: experiência em fintech, serviços financeiros ou qualquer setor regulado onde confiabilidade e auditabilidade de IA sejam críticas. • Familiaridade com frameworks de avaliação de prompts, A/B testing de saídas de IA e acompanhamento de degradação de performance de modelos em produção. • Experiência com ferramentas de gestão do ciclo de vida de ML: MLflow, Weights & Biases, Vertex AI ou SageMaker. • Conhecimento de streaming de dados em tempo real (Kafka, Kinesis) para pipelines de IA orientados a eventos. • Contribuições para ferramentas de IA open-source, publicações técnicas ou palestras em conferências de AI/ML. • Experiência prévia em startups ou scale-ups — confortável com ambiguidade e com a construção de sistemas fundamentais do zero.

🏖️ Benefícios

• Vaga remota em tempo integral.