Johnson Controls

20 de out. de 2026

Engenheiro de IA

México

Monterrey, Chiapas, Mexico · San Pedro Garza Garcia, Nuevo León, Mexico

PythonSQLAWSDocker

Tradução automática. Consulte o original.

Sobre a oportunidade

A Johnson Controls International (JCI) está em busca de um Engenheiro de IA para integrar nossa equipe de Ciência de Dados e Analytics, focada em inovação e resultados. Esta posição é ideal para um engenheiro que combine habilidades sólidas em software, dados e engenharia de ML com experiência prática em IA Generativa — e a curiosidade de um cientista de dados sobre o comportamento dos modelos. Você construirá os pipelines, ferramentas e aplicações que transformam IA e modelos de LLM em software de produção confiável.

Como você fará isso

Como Engenheiro de IA, você será responsável de forma independente pela entrega ponta a ponta de projetos de IA definidos — desde o pipeline de dados até a aplicação implantada. Você tomará decisões técnicas sólidas dentro do seu escopo, trabalhará diretamente com stakeholders multifuncionais e orientará engenheiros juniores em problemas específicos enquanto entrega valor de negócio mensurável.

Sistemas e Aplicações de IA Generativa

Desenvolver e implantar sistemas de IA Generativa e aplicações baseadas em LLM (por exemplo, GPT, Claude, LLaMA) para casos de uso como busca corporativa, sumarização de documentos e IA conversacional.

Aplicar engenharia de prompt, fine-tuning e técnicas de orquestração para adaptar modelos de base para aplicações específicas de domínio.

Construir fluxos de trabalho agenticos e agentes de IA para tarefas específicas — usando Palantir AIP ou o Microsoft Agent Framework — que orquestram ferramentas, recuperação e raciocínio.

Avaliar e melhorar as saídas dos modelos quanto à precisão, relevância, latência e custo, aplicando técnicas de ciência de dados para medir e validar o desempenho.

Engenharia de Dados, ML e Software

Construir e manter os pipelines de dados que alimentam sistemas de IA — ingestão, transformação e ETL em fontes estruturadas e não estruturadas (por exemplo, Snowflake, Azure).

Desenvolver e operar pipelines de ML e fluxos de trabalho de MLOps — treinamento, avaliação, implantação e monitoramento — usando CI/CD, conteinerização (Docker) e servimento de modelos.

Construir componentes reutilizáveis, serviços e APIs em torno de modelos de IA que ajudem a equipe a entregar funcionalidades mais rapidamente.

Implementar fluxos de trabalho de recuperação e embedding (RAG, bancos de dados vetoriais) para recuperação de conhecimento escalável e precisa.

Aplicar as melhores práticas de engenharia de software — testes, controle de versão e revisão de código — em todos os seus projetos.

Impacto nos Negócios e Comunicação com Stakeholders

Trabalhar em parceria com stakeholders multifuncionais para traduzir desafios de negócio em soluções de IA.

Apoiar workshops e provas de conceito que demonstrem o valor de LLM e casos de uso de agentes em todas as unidades de negócio.

Traduzir saídas de modelos, descobertas de dados e trade-offs técnicos em insights claros para públicos não técnicos.

Mentoria e Colaboração

Orientar engenheiros juniores em problemas técnicos específicos e na qualidade do código.

Contribuir para discussões de design e decisões técnicas dentro da equipe.

Compartilhar conhecimento e ajudar a elevar o padrão das práticas de engenharia e ciência de dados.

Qualificações e Experiência

Formação em Ciência da Computação, Engenharia de Software, Engenharia de Dados, Ciência de Dados ou disciplina técnica ou quantitativa relacionada.

2 a 5 anos de experiência em software, dados, engenharia de ML ou ciência de dados, incluindo trabalho prático com LLMs ou IA generativa.

Sucesso comprovado na entrega de pipelines de dados ou ML e soluções de IA/ML em produção.

Experiência com fundamentos de ciência de dados — análise exploratória, modelagem estatística ou ML clássico (classificação, regressão, previsão).

Experiência com plataformas de IA em nuvem, como Azure OpenAI/Azure ML, AWS SageMaker/Bedrock ou Google Cloud Vertex AI.

Expertise Técnica

Proficiência sólida em Python e SQL, com bons hábitos de engenharia de software — testes, controle de versão e código limpo.

Experiência prática com a stack de IA Generativa: engenharia de prompt, fine-tuning (por exemplo, LoRA), orquestração de LLM e frameworks de agentes (LangChain, Semantic Kernel, Microsoft Agent Framework).

Experiência na construção de pipelines de ETL e ML e na aplicação de práticas de MLOps (CI/CD, Docker, servimento de modelos).

Familiaridade com bibliotecas e fluxos de trabalho de ciência de dados — pandas, scikit-learn e avaliação e experimentação de modelos.

Experiência com a stack da JCI — ou plataformas comparáveis — incluindo Palantir AIP, Azure ML, Microsoft Agent Framework, Power Automate e Snowflake.

Conhecimento prático de embeddings, bancos de dados vetoriais e sistemas de recuperação.

Habilidades Interpessoais

Capacidade de assumir a responsabilidade por projetos e comunicar claramente o progresso, riscos e trade-offs.

Fortes habilidades de colaboração entre equipes de produto, engenharia e negócios.

Conforto em apresentar trabalhos técnicos e analíticos para stakeholders técnicos e não técnicos.

Solucionador de problemas autodirigido que gerencia prioridades de forma independente.

Qualificações Preferenciais

Experiência com IoT, edge analytics ou sistemas de edifícios inteligentes.

Familiaridade com LLMOps, LangChain, Semantic Kernel ou frameworks de orquestração similares.

Profundidade em ciência de dados — modelagem estatística, experimentação ou deep learning (previsão, visão computacional ou NLP).

Experiência com o ecossistema Microsoft (Microsoft 365 Copilot, SharePoint, Power Platform, Snowflake).

Conhecimento sobre considerações de privacidade e governança de dados para o uso corporativo de LLM.

A Johnson Controls não solicita testes de gravidez ou HIV como condição para contratação, continuidade do emprego ou promoção, de acordo com seu compromisso com a igualdade trabalhista e não discriminação.

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Engenharia de Dados, ML e Software

Impacto nos Negócios e Comunicação com Stakeholders

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Habilidades Interpessoais

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