México
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Marsh McLennan
Oliver Wyman - Engenheiro(a) de ML - IA Generativa e Dados Não Estruturados - Cidade do México
RemotoMéxico
Ciudad de México, Mexico
PythonSQLDocker
Tradução automática. Consulte o original.
EMPRESA
Oliver Wyman
A Oliver Wyman é um negócio da Marsh (NYSE: MRSH), líder global em risco, resseguro e capital, pessoas e investimentos, e consultoria de gestão, assessorando clientes em 130 países. Com receita anual superior a US$ 27 bilhões e mais de 95,000 colegas, a Marsh ajuda a construir a confiança para prosperar através do poder da perspectiva. Para mais informações, visite oliverwyman.com, ou siga-nos no LinkedIn e X.
A Marsh está comprometida em criar um ambiente de trabalho diverso, inclusivo e flexível. Nosso objetivo é atrair e reter os melhores talentos e abraçar a diversidade de idade, origem, deficiência, origem étnica, deveres familiares, orientação ou expressão de gênero, estado civil, nacionalidade, status parental, status pessoal ou social, afiliação política, raça, religião e crenças, sexo/gênero, orientação ou expressão sexual, cor da pele ou qualquer outra característica protegida pela lei aplicável.
DESCRIÇÃO
Sobre a Oliver Wyman
A Oliver Wyman, uma empresa da Marsh (NYSE: MRSH), é uma consultoria de gestão impulsionada por profundo conhecimento setorial, inovação ousada e uma abordagem colaborativa que supera a complexidade para ajudar as organizações a navegar em seus momentos transformadores mais definidores.
Para mais informações, visite oliverwyman.com oliverwyman.com/, ou siga-nos no LinkedIn linkedin.com/company/oliver-wyman e X x.com/OliverWyman.
Resumo da Posição
Estamos buscando um(a) Engenheiro(a) de ML – IA Generativa e Dados Não Estruturados para projetar, construir e operacionalizar sistemas de IA que transformam dados não estruturados corporativos em serviços escaláveis e prontos para produção e aplicações inteligentes.
Esta é uma função para um(a) engenheiro(a) que possa trabalhar autonomamente em componentes claramente definidos, contribuir para discussões de design e crescer em direção a uma propriedade técnica mais ampla ao longo do tempo. Você não precisa liderar decisões de arquitetura de forma independente ainda, mas deve ser um(a) profissional confiante e autodirigido(a).
A função está na intersecção da engenharia de machine learning, MLOps e IA Generativa. Você construirá pipelines de ML robustos, implantará e monitorará serviços de IA e desenvolverá APIs e sistemas de recuperação escaláveis que permitem que aplicações internas e equipes de negócios consumam capacidades de IA de forma segura e confiável.
Você trabalhará em estreita colaboração com Cientistas de Dados, Engenheiros de Dados e Desenvolvedores de Aplicações para produzir modelos e entregar soluções de IA de nível corporativo usando ferramentas modernas de nuvem e ML.
Responsabilidades Principais
- Projetar e construir pipelines de ML escaláveis que ingerem e processam dados não estruturados, incluindo documentos, transcrições, imagens, logs e texto livre.
- Desenvolver e manter serviços de IA e APIs prontos para produção, consumidos por aplicações internas e plataformas de análise.
- Produzir soluções de machine learning e IA Generativa, incluindo empacotamento de modelos, conteinerização, implantação, versionamento e gerenciamento de ciclo de vida.
- Construir e integrar fluxos de trabalho de IA Generativa, como Geração Aumentada por Recuperação (RAG), pipelines de embedding, busca semântica e APIs baseadas em LLM.
- Implementar monitoramento, observabilidade e rastreamento de desempenho de modelos para garantir a confiabilidade, escalabilidade e conformidade com SLAs dos sistemas implantados.
- Colaborar com Cientistas de Dados para transicionar modelos experimentais para ambientes de produção estáveis.
- Contribuir para práticas de CI/CD e MLOps, incluindo testes automatizados, automação de implantação, fluxos de trabalho de retreinamento e padronização de infraestrutura.
- Fazer parceria com stakeholders multifuncionais para traduzir necessidades de negócios em soluções escaláveis habilitadas por IA.
- Documentar sistemas e decisões claramente para que os colegas de equipe possam entender, estender e manter seu trabalho.
Experiência Necessária
- 3+ anos de experiência profissional em Engenharia de ML, IA Aplicada, Ciência de Dados ou funções de engenharia relacionadas com foco claro em sistemas de produção.
- Experiência prática na construção de soluções usando dados não estruturados, incluindo pipelines de NLP, processamento de documentos, OCR, classificação de texto, embeddings, extração de entidades ou busca semântica.
- Proficiência em Python e SQL; experiência na construção de fluxos de trabalho escaláveis de dados e ML usando PySpark e Databricks ou plataformas de computação distribuída similares.
- Experiência no desenvolvimento e implantação de APIs de produção para servir modelos de ML usando FastAPI ou frameworks similares.
- Familiaridade com práticas de MLOps, incluindo CI/CD para ML, monitoramento de modelos, retreinamento automatizado, Docker e fluxos de trabalho baseados em Git. Expertise profunda não é exigida neste nível, mas você deve ser um(a) profissional competente.
- Experiência trabalhando com plataformas de IA/ML baseadas em nuvem e ambientes de implantação corporativa.
- Fortes fundamentos de engenharia de software, incluindo código legível, testes, depuração e otimização de desempenho.
Habilidades e Atributos
- Julgamento de engenharia: capaz de equilibrar escalabilidade, manutenibilidade e velocidade, dadas as restrições do mundo real.
- Comunicação clara: confortável em explicar trade-offs e decisões técnicas tanto para colegas de engenharia quanto para stakeholders não técnicos.
- Colaborativo e orientado para a equipe: busca feedback cedo, compartilha contexto proativamente e trabalha efetivamente com equipes de engenharia, análise e negócios.
- Mentalidade de propriedade com responsabilidade pela confiabilidade e impacto das soluções de IA implantadas.
- Curiosidade intelectual com interesse genuíno em aplicar IA Generativa e ML a problemas corporativos reais — não apenas familiaridade superficial com a tecnologia.
- Confortável com ambiguidade: capaz de progredir sem que todos os requisitos sejam totalmente definidos, sabendo quando sinalizar incerteza.
- Adaptabilidade e conforto em operar em ambientes técnicos em rápida evolução.
- Forte atenção aos detalhes e compromisso em construir soluções de alta qualidade e centradas no usuário.
Preferencial (Bom ter)
- Experiência com ecossistemas de IA Generativa e LLM, incluindo OpenAI, Azure OpenAI ou modelos de código aberto.
- Familiaridade com frameworks de orquestração como LangChain ou LlamaIndex.
- Experiência trabalhando com bancos de dados vetoriais e plataformas de recuperação como Azure AI Search, Pinecone ou pgvector.
- Exposição a práticas de IA responsável, incluindo explicabilidade, detecção de viés, governança e gerenciamento de risco de modelos.
A Marsh está comprometida com o trabalho híbrido, que inclui a flexibilidade de trabalhar remotamente e os benefícios de colaboração, conexões e desenvolvimento profissional de trabalhar juntos no escritório. Todos os colegas da Marsh devem estar em seu escritório local ou trabalhando presencialmente com clientes pelo menos três dias por semana. As equipes baseadas no escritório identificarão pelo menos um "dia âncora" por semana em que toda a equipe estará reunida pessoalmente.
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