Senior AI Engineer & Delivery Lead

A Maxxi está contratando um Engenheiro de IA Sênior e Líder de Entrega para integrar a equipe de Dados e Insights de uma empresa global de agronegócios. O profissional apoiará a transformação de IA do cliente, identificando e desenvolvendo soluções escaláveis de Ciência de Dados e IA que aprimorem os processos comerciais e regionais, gerando impacto de negócios mensurável.

Nesta função, você atuará tanto como engenheiro prático, construindo soluções e plataformas de Engenharia de IA e Ciência de Dados, quanto como líder técnico de uma equipe de cientistas de dados, engenheiros e analistas trabalhando em pipelines de ML de ponta a ponta. Você contribuirá desde a definição do problema até a implantação em produção, trabalhando com equipes multifuncionais para transformar desafios agrícolas e de negócios em aplicações de IA escaláveis.

A transformação de IA é uma prioridade fundamental para a organização Comercial e as Regiões do cliente. Você desempenhará um papel importante em ajudar a organização a adotar soluções e plataformas de Ciência de Dados e IA e a obter o máximo valor delas, trabalhando em estreita colaboração com a equipe de Dados e Insights, a equipe de TI e Digital e as partes interessadas do negócio.

Responsabilidades

• Projetar, desenvolver e implantar modelos e aplicações de IA/ML prontos para produção que resolvam problemas críticos de negócios.
• Gerenciar o ciclo de vida completo do ML: design de pipeline de dados, engenharia de features, treinamento de modelos, avaliação, implantação e monitoramento.
• Implementar as melhores práticas de MLOps, incluindo versionamento de modelos, pipelines de CI/CD e retreinamento automatizado.
• Conduzir revisões de código e estabelecer as melhores práticas de engenharia para projetos de IA.
• Trabalhar com equipes multifuncionais para traduzir requisitos de negócios complexos em soluções técnicas de IA/ML com métricas de sucesso claras.
• Avaliar e integrar tecnologias emergentes de IA (LLMs, IA Generativa e sistemas RAG) no ecossistema do cliente.
• Liderar POCs e MVPs usando design thinking para validar a viabilidade da solução.
• Otimizar o desempenho do modelo, latência e eficiência de custos em sistemas de produção.
• Contribuir para as capacidades da plataforma de IA do cliente e bibliotecas de componentes reutilizáveis.
• Liderar a transformação de IA na região: influenciar, educar e evangelizar Ciência de Dados e IA em todo o negócio.
• Impulsionar o engajamento e a adoção de Ciência de Dados e IA, e aconselhar sobre a estratégia de Ciência de Dados e IA para a região.