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ftware e paixão por Inteligência Artificial Generativa.
Se você gosta de transformar protótipos em soluções escaláveis, integrar LLMs em pipelines reais e garantir performance e qualidade em produção, esse desafio é para você.
O que você fará
Desenvolver agentes GenAI usando frameworks como LangChain, LlamaIndex ou equivalentes.
Implementar pipelines de RAG (chunking, embedding, retrieval e geração) de ponta a ponta.
Integrar APIs de LLMs (OpenAI, Anthropic, Azure OpenAI, Gemini) em aplicações corporativas.
Criar e otimizar prompts inteligentes para diferentes contextos de uso.
Construir frameworks de evaluation e testes automatizados para agentes GenAI.
Desenvolver APIs e interfaces para consumo seguro e escalável de agentes.
Implementar observability, logging e monitoring em soluções de GenAI em produção.
Otimizar performance e custo de inferência, aplicando técnicas de caching e batching.
Colaborar com squads de produto e IA na entrega de features e integrações GenAI.
Documentar código, APIs e processos de deployment com boas práticas de engenharia.
O que esperamos de você
Obrigatório:
4+ anos de experiência em engenharia de software, com pelo menos 1 ano em GenAI/LLMs.
Proficiência em Python e bibliotecas de data science (pandas, numpy).
Experiência prática com LangChain, LlamaIndex ou frameworks similares.
Conhecimento de APIs REST, FastAPI/Flask e arquitetura de microservices.
Vivência com Git, CI/CD e práticas de DevOps.
Familiaridade com vector databases (Pinecone, Weaviate, ChromaDB).
Conhecimento em Docker e deploy em cloud (AWS e Azure).
Desejável:
Experiência com Fine-tuning de modelos (Hugging Face, OpenAI Fine-tuning API).
Conhecimento de frameworks de testing para LLMs (LangSmith, Promptfoo).
Experiência com programação assíncrona e streaming em Python.
Conhecimento em SQL, NoSQL e data pipelines.
Familiaridade com frontend (React, Vue) para construir interfaces de agentes.
Experiência com Kubernetes e orquestração de containers.
Qualifications
4+ anos de experiência em engenharia de software, com pelo menos 1 ano em GenAI/LLMs. Proficiência em Python e bibliotecas de data science (pandas, numpy). Experiência prática com LangChain, LlamaIndex ou frameworks similares. Conhecimento de APIs REST, FastAPI/Flask e arquitetura de microservices. Vivência com Git, CI/CD e práticas de DevOps. Familiaridade com vector databases (Pinecone, Weaviate, ChromaDB). Conhecimento em Docker e deploy em cloud (AWS e Azure).
Additional Information
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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