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Provectus
Engenheiro(a) Sênior de IA/ML (GenAI, AWS)
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Tradução automática. Consulte o original.
SOBRE A PROVECTUS
* A Provectus é uma parceira Premier da AWS e parceira estratégica da Anthropic, trabalhando na vanguarda da IA aplicada. Ajudamos empresas a transformar Claude, sistemas agentivos e seus próprios dados em resultados de negócios mensuráveis — por meio de aplicações personalizadas, serviços gerenciados e engajamentos de consultoria. Com escritórios na América do Norte, LATAM e EMEA, fazemos parcerias com clientes em todo o mundo. *
* Nosso trabalho se concentra em dois verticais — Serviços Financeiros & Seguros e Saúde & Ciências da Vida — onde implantamos cinco Blueprints de IA pré-construídos: Submission Flow, Portfolio Lens, Asset Flow, Revenue Flow e Evidence Lens. Cada Blueprint reconstrói um processo de negócios crítico de ponta a ponta, entregue a partir de código funcional e ajustado ao portfólio específico do cliente, reguladores e postura operacional. *
* Nossa equipe possui mais de 100 certificações AWS, é certificada em Claude Code e co-entrega o programa SDLC Agentivo da Anthropic, Cowork Activation e engajamentos de Blueprint de IA. \n
Onde esta função se encaixa
Você trabalhará em um pequeno pod sênior ao lado de um FDE e um FDX,
- Executivos de Implantação Avançada (FDX) são responsáveis pelo relacionamento comercial e pelo resultado de negócios. Trabalham ao lado da liderança ou do C-level do cliente para mover os KPIs do cliente.
- Engenheiros de Implantação Avançada (FDE) se integram ao cliente, mapeiam o fluxo de trabalho do cliente, identificam o problema de negócios subjacente, projetam e constroem uma solução de IA funcional, apresentam ao cliente e transferem o conhecimento para a equipe do cliente. São responsáveis pela direção técnica de toda a solução.
- Engenheiro(a) Sênior de IA. Quando um FDE retorna do cliente com o problema de negócios, você ajudará a transformá-lo em um sistema agentivo que roda em produção e será responsável pela avaliação, observabilidade e mecanismos de proteção. Você terá propriedade real de componentes e das decisões técnicas dentro deles.
Requisitos
Mentalidade
- Proativo(a) e autodirigido(a); você busca clareza em vez de esperar por um ticket
- Excelentes habilidades de comunicação e resolução de problemas
- Conforto com ambiguidade e responsabilidade.
- Inglês 2+, confortável em colaborar com equipes distribuídas e multiculturais.
Profundidade técnica
- Mais de 5 anos em engenharia de software ou ML, com sistemas de produção pelos quais você era responsável.
- Sólidas bases em IA/ML. Você entende o que os modelos fazem bem o suficiente para raciocinar sobre modos de falha.
- Entregou aplicações de LLM e fluxos de trabalho agentivos para produção — não demos, não POCs, não notebooks.
- Orquestração agentiva: fluxos de trabalho multi-etapas, orquestração baseada em grafo, uso de ferramentas, gerenciamento de estado e recuperação de falhas parciais
- Experiência com LLM APIs (Anthropic, AWS Bedrock, ou OpenAI) e frameworks de agente.
- Experiência na construção e otimização de sistemas RAG em produção.
- Fortes fundamentos de engenharia. Mentalidade Full-stack, confortável em IA, desenvolvimento backend e infraestrutura de nuvem. Proficiência em Python e/ou TypeScript; a profundidade importa mais que o stack. Colocado(a) em uma base de código desconhecida, você é produtivo(a).
- Experiência prática em AWS em produção: Bedrock, Bedrock AgentCore, Lambda, ECS, S3, SQS, ECR, ou similar. GCP ou Azure é um diferencial.
- Entrega nativa da nuvem: contêineres, ECS ou Kubernetes, IaC e CI/CD aplicados a pipelines de IA.
- Você avalia. Você construiu ou foi responsável por um conjunto de avaliação para um sistema não determinístico e pode explicar o que mediu, como produziu a verdade fundamental e o que determinou uma liberação.
- Monitoramento de modelos e agentes, detecção de drift.
- Disciplina de custo e latência: segmentação de modelos, cache e a capacidade de dizer quanto custa executar uma carga de trabalho antes que ela seja executada.
- Experiência prática em produção com o ecossistema Claude — Claude Code, CLAUDE.md, hooks, arquivos de skills. Desenvolvimento baseado em especificações — escrever a intenção, restrições e critérios de aceitação antes de deixar um agente construir — é um grande diferencial.
- MCP: você pode explicar por que um agente o preferiria a uma integração REST. Ter desenvolvido um servidor é um diferencial.
Responsabilidades
- Trabalhar em dupla com um FDE e um FDX.
- Construir e entregar sistemas GenAI de produção no ambiente do cliente (dados nativos da nuvem, baseados em LLM, e soluções de IA agentiva).
- Construir e otimizar sistemas RAG para casos de uso de produção
- Construir o framework de avaliação antes de construir o recurso.
- Escrever código de produção em todo o stack — IA, serviços backend, pipelines de dados. Escolhemos ferramentas para atender ao cliente.
- Integrar componentes de IA em serviços backend e APIs RESTful
- Levar sistemas para produção em AWS (GCP ou Azure onde o cliente exigir isso): conteinerizados, CI/CD. Implementar práticas de LLMOps e AgentOps: rastreamento de agente, gerenciamento de prompts e versões, monitoramento de custo e latência, testes de regressão, detecção de drift.
- Começar a partir do blueprint, contribuir para a capacitação e handover: documentação clara, runbooks e pareamento com os engenheiros do cliente que herdarão o sistema. Alimentar componentes reutilizáveis e lições aprendidas nos Blueprints da Provectus.
- Participar de discussões técnicas e decisões arquiteturais
- Realizar avaliação de modelos, melhorar modos de falha encontrados, otimizar o desempenho, eficiência e confiabilidade do modelo
- Mentorar engenheiros de IA juniores e de nível médio, realizar revisões de código e compartilhar conhecimento em toda a equipe por meio de documentação, apresentações e workshops.
Diferenciais
- Experiência em um dos setores: serviços financeiros, seguros, saúde.
- Consultoria, serviços profissionais ou outra entrega presencial voltada para o cliente.
- Certificações AWS e Claude Code
- A2A: você pode explicar a interoperabilidade entre agentes
- Experiência em pipeline de CI/CD (GitHub Actions, GitLab CI)
- Experiência prática com um ou mais casos de uso dos seguintes: NLP, LLMs e motores de recomendação.
- Experiência em um idioma adicional (Go, TypeScript, ou Rust).
- Experiência com Apache Spark, Apache Airflow, Kafka
O que oferecemos
- A chance de moldar como empresas líderes na LATAM, Europa e América do Norte adotam IA, da estratégia à primeira implantação
- Um modelo de implantação avançada trabalhando em equipes pequenas e sêniores ao lado de FDE e FDX
- Uma prática de entrega de IA em crescimento onde você ajuda a construir as ferramentas e frameworks, não apenas a usá-los
- Cultura amigável ao trabalho remoto
- Programas de treinamento interno com suporte total para Claude, AWS e outras certificações profissionais, participação em conferências
- Crescimento na carreira; desenvolvemos ativamente nossos engenheiros
- Acesso às últimas ferramentas de IA e assinaturas premium
- Colaboração de longo prazo B2B
- Seguro médico particular ou um orçamento para suas necessidades médicas
- Licença médica remunerada, férias e feriados
- Equipamento e toda a tecnologia que você precisa para um trabalho confortável e produtivo \n
Como contratamos
- Conversa introdutória. A função, seu histórico e aspirações, perguntas técnicas.
- Entrevista técnica com sessões de engenharia ao vivo. Problemas reais, seu próprio editor, você pode usar um assistente de LLM.
- Entrevista de RH. Habilidades interpessoais e expectativas.
- Entrevista com o Gerente de Contratação. Perguntas técnicas; um motor ao vivo.
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