Resumo: Procuramos um Engenheiro de ML para projetar, construir e operacionalizar sistemas de IA que transformem dados não estruturados em serviços escaláveis e prontos para produção, bem como aplicações inteligentes. Pontos principais: 1. Projetar e construir pipelines de ML escaláveis para processamento de dados não estruturados. 2. Desenvolver e manter serviços e APIs de IA prontos para produção. 3. Implementar monitoramento e observabilidade para sistemas implantados. **Empresa:** ------------ Oliver Wyman **Descrição:** ---------------- **A oportunidade:** Procuramos um Engenheiro de ML – IA Generativa \& Dados Não Estruturados para projetar, construir e operacionalizar sistemas de IA que transformem dados não estruturados corporativos em serviços escaláveis e prontos para produção, bem como aplicações inteligentes. Trata-se de um cargo para um engenheiro capaz de trabalhar de forma autônoma em componentes claramente definidos, contribuir para discussões de projeto e evoluir progressivamente para uma responsabilidade técnica mais ampla ao longo do tempo. Não se espera que você ainda tome decisões arquitetônicas de forma independente, mas deve ser um profissional confiante e autodirigido. O cargo está situado na interseção entre engenharia de machine learning, MLOps e IA generativa. Você construirá pipelines robustos de ML, implantará e monitorará serviços de IA, além de desenvolver APIs e sistemas de recuperação escaláveis que permitam às aplicações internas e às equipes de negócios consumirem 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 utilizando ferramentas modernas de nuvem e ML. Trata-se de um cargo híbrido (com 60% do tempo de trabalho realizado presencialmente no escritório de Lisboa). **Principais responsabilidades:** * Projetar e construir pipelines de ML escaláveis que ingestem e processem dados não estruturados, incluindo documentos, transcrições, imagens, logs e texto livre. * Desenvolver e manter serviços e APIs de IA prontos para produção, utilizados por aplicações internas e plataformas analíticas. * Colocar em produção soluções de machine learning e IA generativa, incluindo empacotamento de modelos, contêinerização, implantação, versionamento e gerenciamento de ciclo de vida. * Construir e integrar fluxos de trabalho de IA generativa, tais como Geração Aumentada por Recuperação (RAG), pipelines de incorporação (embeddings), pesquisa semântica e APIs impulsionadas por LLMs. * Implementar monitoramento, observabilidade e rastreamento de desempenho de modelos para garantir a confiabilidade, escalabilidade e conformidade com os SLAs dos sistemas implantados. * Colaborar com Cientistas de Dados para migrar modelos experimentais para ambientes de produção estáveis. * Contribuir para práticas de CI/CD e MLOps, incluindo testes automatizados, automação de implantação, fluxos de re-treinamento e padronização de infraestrutura. * Parceria com partes interessadas multifuncionais para traduzir necessidades de negócios em soluções escaláveis habilitadas por IA. * Documentar sistemas e decisões de forma clara, para que colegas possam compreendê-los, estendê-los e mantê-los. **Experiência exigida:** * 3 anos ou mais de experiência profissional em Engenharia de ML, IA Aplicada, Ciência de Dados ou cargos de engenharia relacionados, com foco claro em sistemas de produção. * Experiência prática na construção de soluções que utilizem dados não estruturados, incluindo pipelines de PLN, processamento de documentos, OCR, classificação de texto, incorporações (embeddings), extração de entidades ou pesquisa semântica. * Domínio de Python e SQL; experiência na construção de fluxos de trabalho de dados e ML escaláveis usando PySpark e Databricks ou plataformas similares de computação distribuída. * Experiência no desenvolvimento e implantação de APIs de produção para serviço de modelos de ML usando FastAPI ou frameworks similares. * Familiaridade com práticas de MLOps, incluindo CI/CD para ML, monitoramento de modelos, re-treinamento automatizado, Docker e fluxos de trabalho baseados em Git. Uma especialização profunda não é exigida neste nível, mas você deve ser um profissional competente. * Experiência trabalhando com plataformas de IA/ML baseadas em nuvem e ambientes corporativos de implantação. * Sólidos fundamentos de engenharia de software, incluindo código legível, testes, depuração e otimização de desempenho. Desejável (um diferencial): * Experiência com ecossistemas de IA generativa e LLMs, incluindo OpenAI, Azure OpenAI ou modelos de código aberto. * Familiaridade com frameworks de orquestração, como LangChain ou LlamaIndex. * Experiência com bancos de dados vetoriais e plataformas de recuperação, como Azure AI Search, Pinecone ou pgvector. * Conhecimento de práticas de IA responsável, incluindo explicabilidade, detecção de viés, governança e gerenciamento de risco de modelos. **Habilidades e atributos:** * Julgamento técnico: capacidade de equilibrar escalabilidade, manutenibilidade e velocidade, considerando as restrições do mundo real. * Comunicador claro: confortável ao explicar compromissos e decisões técnicas tanto para colegas de engenharia quanto para partes interessadas não técnicas. * Colaborativo e orientado para a equipe: busca opiniões precocemente, compartilha contexto proativamente e trabalha eficazmente com equipes de engenharia, análise e negócios. * Mentalidade de propriedade com responsabilidade pela confiabilidade e impacto das soluções de IA implantadas. * Curiosidade intelectual com genuíno interesse em aplicar IA generativa e ML a problemas empresariais reais — não apenas familiaridade superficial com a tecnologia. * Conforto com ambiguidade: capacidade de progredir mesmo sem que todos os requisitos estejam plenamente definidos, sabendo quando sinalizar incertezas. * Adaptabilidade e conforto para operar em ambientes técnicos dinâmicos e em constante evolução. * Grande atenção aos detalhes e compromisso com a construção de soluções de alta qualidade centradas no usuário. **Por que se juntar a nós?** Na Oliver Wyman, estamos comprometidos em criar um ambiente diverso e inclusivo onde todos possam prosperar. Valorizamos a colaboração, a integridade e a excelência, e incentivamos nossos membros da equipe a trazerem sua autenticidade para o trabalho. Nossa cultura promove aprendizado e desenvolvimento contínuos, oferecendo oportunidades de crescimento e avanço dentro da empresa. Oferecemos remuneração competitiva, benefícios abrangentes e um ambiente de trabalho flexível que apoia o equilíbrio entre vida profissional e pessoal. Junte-se a nós para fazer a diferença para nossos clientes e comunidades, enquanto avança sua carreira em um ambiente inovador e acolhedor. A Oliver Wyman é uma empresa que atua com igualdade de oportunidades. Celebramos a diversidade e estamos comprometidos em criar um ambiente inclusivo para todos os funcionários. A Oliver Wyman é uma empresa do grupo Marsh (NYSE: MRSH), líder global em riscos, resseguros e capital, pessoas e investimentos, além de consultoria estratégica, assessorando clientes em 130 países. Com receita anual superior a US$ 27 bilhões e mais de 95.000 colaboradores, a Marsh ajuda a construir a confiança necessária para prosperar, graças ao poder da perspectiva. Para obter mais informações, visite oliverwyman.com ou siga-nos no LinkedIn e no X. ### **A Marsh está comprometida em criar um ambiente de trabalho diverso, inclusivo e flexível. Buscamos atrair e reter os melhores talentos, abraçando a diversidade de idade, origem, deficiência, etnia, responsabilidades familiares, orientação ou expressão de gênero, estado civil, nacionalidade, status parental, status pessoal ou social, filiação política, raça, religião e crenças, sexo/gênero, orientação ou expressão sexual, cor da pele, ou qualquer outra característica protegida pela legislação aplicável.** ### **A Marsh está comprometida com o modelo de trabalho híbrido, que inclui a flexibilidade de trabalhar remotamente e os benefícios da colaboração, conexões e desenvolvimento profissional proporcionados pelo trabalho presencial. Todos os colaboradores da Marsh devem estar presentes em seu escritório local ou trabalhando no local dos clientes, no mínimo três dias por semana. As equipes que trabalham majoritariamente no escritório identificarão, no mínimo, um “dia âncora” semanal, em que toda a equipe estará presente fisicamente.**
João Santos
Indeed · HR
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