Staff AI Engineer
Experian is hiring a Staff AI Engineer for a remote role open to applicants in Brazil. Level rates it ; you can apply on Experian.
Level's read on this job
- Level rates this AI engineer role Builds AI ●●●●: the job is building AI systems.
- The posting lists this role as remote.
- Tools and skills the posting cites include OpenAI, LangChain and CrewAI.
- Level lists 383 other open roles at Experian.
- The role was posted in the last few days.
AI in this role
A Serasa Experian é a primeira e a maior Datatech do Brasil. Líder em soluções de inteligência para análise de riscos e oportunidades, com foco nas jornadas de crédito, autenticação e prevenção à fraude. Com tecnologia de ponta, inovação e os melhores talentos, transforma a incerteza do risco na melhor decisão, ajudando pessoas a realizarem seus sonhos e empresas de todos os portes e segmentos a prosperarem.
Temos 22.000 pessoas operando em 32 países e a cada dia estamos investindo em novas tecnologias, profissionais talentosos e inovação para ajudar todos os clientes a maximizarem cada oportunidade. Com sede corporativa em Dublin, Irlanda, a Experian está listada na Bolsa de Valores de Londres (EXPN) e compõe o índice FTSE 100.
Buscamos uma pessoa Staff AI Engineer para liderar a estratégia de uso e adoção de Inteligência Artificial nos produtos de Marketing Services, conectando profundidade técnica em GenAI com oportunidades concretas de produto, eficiência operacional e geração de valor para a BU.
É uma posição de contribuidor individual sênior: esperamos que você construa, decida e responda pelo que coloca em produção. Além disso, lidera funcionalmente outros AI Engineers — direciona tecnicamente, revisa arquitetura, estabelece padrões e desenvolve o time —, sem gestão hierárquica formal neste momento.
A posição é central na evolução de soluções baseadas em LLMs, RAG e agentes, e responde pela identificação de casos de uso, pela definição das abordagens técnicas e pela transformação de aprendizado experimental em direcionamento para Produto, Engenharia e Liderança.
Mais do que uma referência em experimentação, buscamos quem já aplicou IA para acelerar estratégias de produtos digitais, melhorar jornadas e sustentar decisões de negócio com impacto real e medido.
Principais responsabilidades
Conduzir experimentos comparativos com diferentes LLMs, agentes e arquiteturas de GenAI aplicados a casos reais de negócio;
Projetar, otimizar e evoluir pipelines de RAG, incluindo estratégias de chunking, embeddings, retrieval e avaliação contínua;
Estruturar frameworks de avaliação e benchmarking para aplicações GenAI, considerando qualidade, relevância, confiabilidade, custo, latência e aderência ao caso de uso;
Medir performance, custo e ROI de soluções baseadas em IA, sustentando decisões de priorização e escala;
Decidir quando utilizar Prompt Engineering, RAG, Fine-Tuning ou arquiteturas multiagentes, respondendo pelos trade-offs técnicos e de negócio da escolha;
Atuar em parceria com times de Produto, Engenharia, Dados e Liderança para identificar onde IA pode acelerar estratégias de produtos digitais e ampliar valor para a BU;
Traduzir resultados técnicos em recomendações claras para roadmap, arquitetura, governança e evolução de capacidades;
Estabelecer boas práticas, padrões técnicos e uso responsável de GenAI dentro da estrutura, com adoção real pelas squads;
Construir e conduzir a visão aplicada de IA para Marketing Services, conectando tendências tecnológicas a necessidades reais de clientes, parceiros e produtos;
Elevar o nível técnico do time em GenAI por meio de mentoria, revisões de arquitetura e documentação de decisões.
Requisitos obrigatórios
5+ anos de experiência em engenharia de software, dados ou Machine Learning, com trajetória de responsabilidade técnica crescente;
Ter conduzido transformação tecnológica em escala de área, BU ou organização, sabendo descrever o estado anterior, o que mudou e o resultado medido. Exemplos: adoção de IA ou GenAI em produtos e times, migração de plataforma, programa de MLOps, mudança de arquitetura ou evolução do modelo de engenharia;
Ter estabelecido padrões, componentes ou práticas técnicas adotadas por times que não eram o seu, incluindo como a adoção foi conquistada;
Experiência comprovada levando soluções de GenAI a produção — RAG e/ou agentes com usuário real, sustentação e medição de qualidade e custo. Não contam provas de conceito, notebooks ou pilotos que não chegaram a usuário;
Experiência prática com GenAI e LLMs em contexto real de negócio;
Experiência no desenho, avaliação e evolução de soluções com RAG, embeddings, retrieval e/ou agentes;
Vivência em iniciativas que conectaram IA a produto digital, eficiência operacional, automação ou aceleração de jornadas;
Proficiência avançada em Python;
Conhecimento sólido em SQL e manipulação de grandes volumes de dados;
Base consistente em estatística, análise de dados e experimentação;
Experiência com avaliação de modelos generativos, incluindo métricas tradicionais e abordagens LLM-based;
Familiaridade com frameworks e ecossistemas de LLMs, como OpenAI SDK, LangChain, CrewAI ou equivalentes;
Experiência construindo servidores MCP (Model Context Protocol) — desenho das tools, contratos de exposição e operação;
Capacidade de documentar trade-offs e transformar conclusões técnicas em recomendações acionáveis.
Ter desenvolvido engenheiros com evolução observável: mentoria, ramp-up de pessoas novas no tema, elevação de nível técnico do time;
Ter influenciado roadmap e decisões de arquitetura sem autoridade formal, em contextos com interesses divergentes;
Ter conduzido uma decisão técnica contestada até a adoção — e saber dizer o que foi necessário para convencer, ou o que fez mudar de posição.
Idiomas
Inglês avançado (obrigatório) — leitura, escrita e conversação para atuação em fóruns, comitês e iniciativas globais da companhia.
Inglês fluente (diferencial).
Diferenciais
Experiência em acelerar a adoção de IA dentro de uma Business Unit, conectando tecnologia a estratégia e execução;
Vivência com produtos digitais, personalização, automação, Martech ou jornadas orientadas a crescimento;
Experiência com Fine-Tuning, Transfer Learning, Hugging Face, PyTorch ou TensorFlow;
Familiaridade com AWS Bedrock Agents / AWS Agent Core;
Experiência com automação e orquestração de fluxos GenAI, usando n8n, Flowise, LangFlow ou equivalentes;
Vivência com Prompt Optimization, incluindo DSPy ou abordagens similares;
Experiência em coordenação de time ou gestão formal de pessoas — a estrutura deve crescer e a liderança do time é uma possibilidade de evolução;
Capacidade de navegar bem entre exploração técnica e priorização executiva.
Competências esperadas
Decide com evidência. Sustenta escolhas técnicas com dado, experimento e medição — não com preferência ou autoridade;
Transforma ambiguidade em direção. Recebe um problema mal definido e devolve um caminho com escopo, risco e critério de sucesso;
Comunica nos dois registros. Explica a mesma decisão para um engenheiro e para um executivo sem perder precisão nem encher de jargão;
Assume o resultado, não só a entrega. Acompanha o que construiu em produção — qualidade, custo, incidente — e corrige;
Separa hype de valor. Reconhece quando IA não é a resposta e diz isso, mesmo quando a expectativa é o contrário.
Escopo esperado
Influência relevante em decisões de arquitetura e estratégia de GenAI, atravessando múltiplas squads de Marketing Services;
Referência técnica para as squads da BU: padrões, revisões de arquitetura e elevação do nível técnico do time;
Liderança funcional de outros AI Engineers, com direcionamento técnico e desenvolvimento do time;
Papel ativo e mensurável na aceleração da curva de adoção de IA em Marketing Services;
Conexão entre excelência técnica e direcionamento de produto e negócio.
Como mediremos sucesso
Casos de uso de GenAI em produção, construídos dentro da estrutura;
Redução do lead time entre ideia e produção;
Custo de inferência conhecido, instrumentado e otimizado por caso de uso;
Componentes e padrões publicados e efetivamente adotados pelas squads;
Autonomia da BU em IA: menos dependência de filas externas para evoluir produto.
O que deve diferenciar esse perfil
Buscamos alguém que una excelência técnica em GenAI com visão aplicada de negócio, e que já tenha transformado capacidade técnica em mudança real de organização — não apenas em projeto entregue. A pessoa certa aqui lê o sistema, antecipa prioridades, lidera mudanças relevantes sem autoridade formal e move a estrutura por direção técnica e padrões escaláveis.
A Serasa Experian é muito mais do que você imagina. Com o propósito de criar um futuro melhor, ampliando oportunidades para pessoas e empresas, no Brasil somos mais de 4 mil pessoas que atuam em diversos times e especialidades. Aqui, cada conhecimento e diversidade se complementa e você pode trabalhar no que mais ama, estamos comprometidos a construir uma cultura inclusiva e um ambiente no qual pessoas possam equilibrar a carreira com seus compromissos e interesses pessoais, prezando pelo bem-estar.
A gente se dedica muito em ser uma das melhores e mais inovadoras empresas para se trabalhar do país, possibilitando experiências e carreiras incríveis para nossas pessoas. Nossa forte abordagem de pessoas em primeiro lugar é reconhecida externamente por meio de diversas certificações de mercado: fomos premiados pelo Great Place To Work™ em 24 países e pela certificação internacional Top Employers, além de sermos reconhecidos como uma das melhores empresas para jovens profissionais e contarmos com uma avaliação de 4,6 no Glassdoor. Cada reconhecimento nos indica que estamos no caminho certo, proporcionando um ambiente de trabalho cada vez melhor para nossos talentos.
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How we rate this
Staff AI Engineer at Experian rates 93 out of 100 for how much of the daily work is AI. That makes it Builds AI (AI Level 4 of 4). The level is about AI in the job, not seniority.
Builds AI. The job is building AI systems.
- ●●●● Builds AI80 to 100
- ●●●○ Works on AI60 to 79
- ●●○○ Uses AI40 to 59
- ●○○○ Little AI0 to 39
Levels come from how often the tools, models and workflows of the role are named in the posting itself. Read the description and count the AI tools, models and workflows it names.
Prepare for this job
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Skills and AI tools this role asks for
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Pay
- Typical AI engineer job
- $184k
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Questions you could be asked
- How do you structure and test a prompt to get consistent output from a language model?
- How would you design a retrieval step so the model answers from real data instead of guessing?
- Walk me through fine-tuning a model: what data did you use, and how did you check the result?
- How do you monitor a model once it's live, and how do you know it needs retraining?
- Walk me through how you've used OpenAI in your day-to-day work.
Adapt your resume
- List these exact terms on your resume: Prompt engineering, RAG, Fine-tuning, ML Ops, and OpenAI. An applicant tracking system matches the wording, not the idea.
- Attach one line of real, concrete experience to at least one of them. A tool named with nothing behind it rarely survives a human read.
- Lead with what you built, trained or shipped. This role is judged on the AI system itself, not the tools around it.
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