# Staff AI Engineer at Experian

Experian is hiring a Staff AI Engineer for a remote role open to applicants in Brazil. Level rates it Builds AI ●●●●; you can [apply on Experian](https://jobsbylevel.com/go/6054c9f3-1db0-4885-a49f-d3bf4ab8a0f2?utm_medium=ai-agent).

AI Level 4, AI centrality 93 out of 100. Remote (São Paulo, Brazil).

## Details

- Company: [Experian](https://jobsbylevel.com/companies/experian)
- AI level: AI Level 4 (score 93 out of 100)
- Location: Remote (São Paulo, Brazil)
- Posted: October 22, 2026
- Apply: https://jobsbylevel.com/go/6054c9f3-1db0-4885-a49f-d3bf4ab8a0f2?utm_medium=ai-agent
- Free CV review for this job: https://jobsbylevel.com/cv-review?job=staff-ai-engineer-at-experian-1fc699

## Prepare for this job

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## Description

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

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