Reino Unido
LSEG
KPMG UK
Gerente Sênior - Engenheiro Principal de IA
Reino Unido
London, England, United Kingdom
Python
Tradução automática. Consulte o original.
Sobre a oportunidade
TIPO DE VAGA: TRABALHO HÍBRIDO
#LI-AT #LI-DC1
POR QUE AUDITORIA NA KPMG?
A EQUIPE
A equipe de Tecnologia de Auditoria na KPMG está impulsionando a inovação na intersecção entre auditoria e soluções tecnológicas avançadas, remodelando o futuro da entrega de auditoria. Ao combinar expertise em Inteligência Artificial, Engenharia de Dados, Análise de Dados e Desenvolvimento de Software, a equipe está revolucionando o processo de auditoria para entregar resultados mais inteligentes, rápidos e confiáveis. Nossa missão é projetar e implementar tecnologias robustas, inteligentes e escaláveis que não apenas otimizem fluxos de trabalho, mas também aprimorem a qualidade da auditoria e gerem insights acionáveis para auditores e clientes. Ao aproveitar o poder de ferramentas de ponta, visamos transformar práticas de auditoria tradicionais em processos dinâmicos e com visão de futuro, construídos para as complexidades do ambiente de negócios moderno.
Nossa equipe, apoiada pela rede global da KPMG, serve como a força motriz por trás dessa jornada transformadora. Focada em inovação, esta equipe se dedica a projetar soluções hoje que antecipam os desafios e oportunidades de amanhã, garantindo que os serviços de auditoria permaneçam na vanguarda do progresso tecnológico.
POR QUE AUDITORIA NA KPMG?
Auditoria é a maior de nossas práticas no Reino Unido. Algumas das maiores empresas do mundo confiam em nós para fornecer insights independentes, desafios e expertise, de modo que o trabalho que realizamos afeta decisões de investimento, inspira confiança nos gastos do setor público e apoia nosso crescimento econômico. Hoje, mais do que nunca em tempos disruptivos, a auditoria é uma função necessária para a sociedade, e no futuro, para que possamos capitalizar e crescer. Como parte da equipe de Auditoria, você estará ajudando a construir a confiança e a credibilidade que as empresas e a sociedade precisam para prosperar. Queremos liderar a conversa quando se trata de moldar o futuro da profissão. E dada a escala e variedade de nossos compromissos de auditoria, tanto no Reino Unido quanto globalmente, estamos bem posicionados para criar mudanças. Se você compartilha nosso compromisso em alcançar a excelência e trabalhar com os mais altos padrões de auditoria, é um colaborador natural que valoriza diferentes perspectivas e anseia pela oportunidade de desenvolver e progredir - então a KPMG pode ser o lugar onde você pode prosperar.
A VAGA
Como Engenheiro Principal de IA, você desempenhará um papel fundamental na transformação de conceitos avançados de IA em soluções impactantes e prontas para produção dentro da equipe de Tecnologia de Auditoria. Você liderará uma equipe dedicada de engenharia de IA, trabalhando em estreita colaboração com cientistas de dados, engenheiros de dados, desenvolvedores de software, arquitetos de nuvem e profissionais de auditoria para construir e escalar sistemas impulsionados por IA que aprimoram a qualidade, eficiência e geração de insights da auditoria.
Desde o desenvolvimento de provas de conceito robustas até a implantação de soluções de nível empresarial, você aplicará sua expertise em engenharia de IA, plataformas de nuvem e tecnologias como IA Generativa, Azure, Databricks para incorporar inteligência em fluxos de trabalho e produtos críticos de auditoria.
Além da liderança técnica, você moldará o crescimento da equipe — orientando engenheiros, promovendo melhores práticas e fomentando uma cultura de colaboração, inovação e melhoria contínua. Você permanecerá na vanguarda das tendências de engenharia de IA, defenderá metodologias de desenvolvimento modernas e impulsionará o compartilhamento de conhecimento em ambos os domínios de tecnologia e auditoria.
RESPONSABILIDADES
- Liderança e Mentoria: Liderar uma equipe de engenharia de IA de alto desempenho composta por engenheiros de software e praticantes de IA. Fornecer direção técnica prática, promover o crescimento na carreira e cultivar uma cultura colaborativa que enfatize a excelência em engenharia, inovação e melhoria contínua.
- Engenharia de IA Escalável: Impulsionar o projeto, desenvolvimento e implantação de sistemas de IA de nível de produção adaptados para aplicações de auditoria. Garantir que as soluções sejam escaláveis, confiáveis e manteníveis, aplicando fortes princípios de engenharia de software, práticas de MLOps e desenvolvimento nativo da nuvem.
- Entrega de Soluções de IA de Ponta a Ponta: Supervisionar o ciclo de vida completo da engenharia de produtos de IA — desde o projeto arquitetônico e prototipagem até a implantação habilitada por CI/CD — usando plataformas e ferramentas modernas como Azure ML, Databricks, MLflow, LangChain e LangGraph. Promover a automação, testes e observabilidade em todos os pipelines.
- Excelência Operacional: Definir padrões de desenvolvimento reutilizáveis, impor padrões de codificação e promover melhores práticas de MLOps que suportem controle de versão, otimização de desempenho e manutenibilidade.
- Colaboração Interdisciplinar: Colaborar estreitamente com cientistas de dados, gerentes de produto, engenheiros de plataforma e equipes de QA para alinhar requisitos técnicos, prazos de entrega e planos de integração. Garantir que as capacidades de IA estejam bem integradas às plataformas e serviços principais de auditoria.
- Governança de IA e Gerenciamento de Riscos: Implementar controles de engenharia para suportar o uso responsável de IA, incluindo monitoramento de modelos, explicabilidade, segurança e auditabilidade. Contribuir para a operacionalização de frameworks de governança de IA para garantir conformidade regulatória e ética.
- Construção de Capacidades e Compartilhamento de Conhecimento: Impulsionar iniciativas para aprimorar as capacidades internas, capacitando os membros da equipe e a função mais ampla de Tecnologia de Auditoria com as habilidades e o conhecimento para adotar e adaptar inovações de IA de forma eficaz.
REQUISITOS
- Bacharelado (preferencialmente mestrado ou doutorado) em Ciência da Computação, Inteligência Artificial, Ciência de Dados, Estatística, Engenharia ou um campo técnico relacionado — ou experiência profissional equivalente.
- Forte conhecimento em IA generativa, machine learning, deep learning, processamento de linguagem natural e outras áreas relevantes de IA.
- Histórico comprovado de projeto, desenvolvimento e implantação de sistemas de IA em ambientes de produção.
- Proficiente em Python e bibliotecas chave de ML (por exemplo, PyTorch, PySpark, scikit-learn, Hugging Face Transformers).
- Experiência prática com plataformas de dados modernas e ferramentas de IA como Azure ML, Databricks, MLflow, LangChain, LangGraph.
- Experiência comprovada com práticas modernas de engenharia Git, controle de versão, testes unitários e conteinerização.
- Familiaridade com metodologias de trabalho ágeis e ferramentas como Jira e Confluence.
- Habilidades excepcionais de liderança e comunicação, com a capacidade de transmitir conceitos técnicos complexos para públicos diversos.
- Certificações avançadas em IA, machine learning, computação em nuvem ou engenharia de dados são altamente vantajosas.
- Qualificação profissional em contabilidade é preferível, embora não seja um requisito.
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