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Itaú Asset Management

São Paulo, SP, Brasil

ESPECIALISTA I ENGENHARIA MACHINE LEARNING

Híbridofull_time

LOCALIZAÇÃO

São Paulo, SP, Brasil

MODELO

Híbrido

PUBLICADA

Descricao da vaga

O Itaú é a marca mais valiosa do Brasil, a melhor empresa para trabalhar segundo o Great Place to Work e o maior banco da América Latina. Nós impactamos diariamente mais de 98 milhões de clientes em 18 países.

Somos feitos de pessoas e acreditamos que ter um time com pluralidade de origens, culturas, crenças, experiências, raças, deficiências, gêneros, orientações afetivo-sexuais e gerações ampliam as perspectivas e contribuem para um clima de respeito e valorização das diferenças.

Responsabilidades e atribuicoes

Estamos buscando uma pessoa para a posição de Especialista de Machine Learning, que queira se desenvolver e aprender, compartilhar, colaborar e inovar, entregando valor para todos os nossos clientes.

Nessa função você vai:

Construir e evoluir a plataforma de agentes inteligentes, garantindo integração fluida entre dados, modelos, ferramentas e APIs em ambientes corporativos de larga escala;
Projetar e implementar componentes da plataforma de IA, incluindo Registry, Runtime, Evals, Observabilidade, Governança e mecanismos de integração entre agentes;
Integrar soluções utilizando protocolos MCP e A2A, promovendo conectividade segura e assíncrona entre sistemas corporativos e agentes cognitivos;
Projetar, desenvolver e manter pipelines de Machine Learning e GenAI (treino, avaliação, deploy e monitoramento de modelos);
Implementar e escalar infraestrutura de ML, LLMOps e AgentOps, incluindo automação de experimentos, versionamento de modelos e entregas contínuas;
Implementar observabilidade ponta a ponta (logs, métricas, tracing e dashboards) para plataformas e agentes, utilizando ferramentas como Datadog;
Desenvolver e acompanhar métricas de qualidade, performance, custo e valor dos agentes, modelos e pipelines, garantindo eficiência operacional e impacto para o negcio;
Garantir governança, compliance e segurança dos modelos, pipelines e dados utilizados pelas soluções de IA;
Trabalhar com modelos proprietários e open source (OpenAI, Azure OpenAI, Anthropic, etc.), aplicando estratégias como RAG, fine-tuning e prompt engineering;
Colaborar com engenheiros de software, engenheiros de dados, arquitetos e cientistas de IA na construção de soluções GenAI de larga escala.

Requisitos

Experiência slida como Machine Learning Engineer, MLOps Engineer ou em plataformas de IA;
Experiência prática com construção e operação de agentes, aplicações GenAI e integração de LLMs em produção;
Conhecimento em RAG, embeddings, vetorização, indexação semântica e arquiteturas baseadas em agentes;
Experiência com observabilidade (Datadog ou similares), métricas operacionais e monitoramento de sistemas de IA;
Experiência com CI/CD, versionamento de modelos e automação de pipelines de ML/LLMOps;
Domínio de Python e experiência com Go ou Java;
Domínio de arquiteturas distribuídas e event-driven (Kafka, Spark, Flink, Airflow, etc.);
Conhecimento de AWS e Azure, incluindo infraestrutura como cdigo e automação de deploys;
Familiaridade com protocolos MCP, A2A e padrões modernos de integração entre agentes e sistemas corporativos;
Desejável experiência com experiment tracking (MLflow, Weights & Biases) e serving de modelos em produção.