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[GenAI] Sênior AI Engineer - Híbrido Florianópolis

Оценка ИИ

Stone — крупный и уважаемый финтех-игрок в Бразилии с сильной инженерной культурой. Вакансия предлагает работу с самыми современными технологиями (GenAI) и хороший пакет бенефитов, включая PLR.


Вакансия из Quick Offer Global, списка международных компаний
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Сложность вакансии

ЛегкоСложно
Оценка ИИ

Роль требует глубоких знаний в области GenAI, NLP и LLM, а также сильных навыков программной инженерии и опыта работы с MLOps-инструментами. Гибридный формат работы в Флорианополисе добавляет географическое ограничение.

Анализ зарплаты

Медиана16 000 R$
Рынок13 000 R$ – 22 000 R$
Оценка ИИ

Зарплата для Senior AI Engineer в Бразилии сильно варьируется, но Stone обычно предлагает конкурентоспособные условия выше среднего по рынку для удержания талантов. Указанный диапазон отражает текущие рыночные тренды для опытных специалистов в технологическом секторе Флорианополиса.

Сопроводительное письмо

Dear Stone Tech Team,

I am writing to express my strong interest in the Senior AI Engineer position. With a solid background in Python and extensive experience in designing and deploying machine learning models, I am excited about the opportunity to contribute to Stone's mission of transforming the Brazilian payment industry. My expertise in NLP, prompt engineering, and software engineering practices aligns perfectly with your goals for developing conversational AI products via WhatsApp and Twilio.

Throughout my career, I have thrived in agile environments, focusing on rapid experimentation and data-driven insights. I am particularly drawn to Stone's 'Own It' and 'Team Play' culture, as I believe that taking ownership and collaborating effectively are key to building impactful technology. I am eager to bring my skills in MLOps and GenAI integration to your team in Florianópolis and help drive innovation for your customers.

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Описание вакансии

![](https://mcusercontent.com/ebbe7d01ee6723e2c280a82a6/images/14fe4aa9-4acf-20c4-85da-63b9545cae4a.png)

Quem é Stone Tech?

A Stone nasceu com o propósito de ser protagonista na transformação da indústria de pagamentos, lutando para oferecer as melhores soluções para quem empreende no Brasil.

Pensando nisso, construímos a Stone Tech! A junção dos times de tecnologia Stone Co. e as empresas financeiras do grupo que reconhecem o potencial empreendedor de cada brasileiro. Por aqui, temos todas as inovações e tecnologias de ponta da Stone, Pagar.me, Ton e Vitta, com uma galera referência no mercado de tecnologia, em um ambiente descontraído, repleto de desafios, oportunidades, flexibilidade, teamplay e desenvolvimento contínuo.

Nossa cultura:

Por aqui, vivemos nossa cultura no dia a dia, guiados por esses 5 pilares:

Own It: Ter espírito de dono te faz conquistar a liberdade. Valorizamos a autonomia e a proatividade, somos responsáveis pelo o que entregamos e queremos sempre evoluir o nosso negócio.

🎢Live the Ride: Faça. Feito é melhor que perfeito. Aprendemos com os erros e encaramos desafios como oportunidades de aprendizado.

🎤No Bullshit: Agir com simplicidade. Somos pessoas práticas, sinceras e gostamos de feedbacks. Sabemos que às vezes vamos errar e contamos com essa transparência para evoluirmos.

🤝Team Play:Se quer ir rápido, vá sozinho(a). Se quer ir longe, trabalhe em equipe. É sempre possível aprender com as outras pessoas e a colaboração é a chave do sucesso.

💚The Reason: O cliente não tem razão, ele é a razão. Nos motivamos a enxergar o impacto do nosso trabalho na vida do cliente, é vendo que melhoramos a vida dele que sabemos que fizemos uma boa entrega.

Como é ser uma pessoa Sênior AI Engineer:

A pessoa irá criar soluções com IA generativa para produtos conversacionais com WhatsApp e Twilio, incluindo participação direta em prompt engineering, engenharia de software, análise de dados e criação de modelos. Trabalhamos em um modelo ágil com uma busca constante por resultados através de experimentos e ciclos curtos de validações. Portanto, buscamos alguém que goste e tenha facilidade de trabalhar em um ambiente dinâmico, orientado a métricas e com excelentes práticas de engenharia de software.

O que esperamos de você:

  • Possuir experiência em Python, desenhando e experimentando com modelos de ML ou AI;
  • Conduzir análises quantitativas consistentes e claras, desde a abordagem do problema até a apresentação dos resultados;
  • Documentar e comunicar insights orientados a dados para colegas de diferentes backgrounds;
  • Participar de ciclos rápidos de interação relacionados a treinamento/ajuste, testes e implantação de modelos;
  • Conhecer o básico de LLMs e prompt engineering;
  • Conhecer técnicas de NLP, recuperação de informação e otimização;
  • Estar habituado a ótimas práticas de engenharia de software;
  • Conhecer rotinas de deploy com CI e CD;
  • Disponibilidade para atuar no modelo híbrido em Florianópolis/SC.

O que aumenta as suas chances:

  • Ter experiência no uso de IA generativa integrado a sistemas de produção;
  • Conhecer o básico de nuvens AWS, GCP ou Azure;
  • Ter experiência na construção de APIs envolvendo comunicação com banco de dados;
  • Ter experiência em ferramentas de MLOps como Databricks, Snowflake ou Sagemaker.

Nossos benefícios:

🩺 Plano de Saúde e Odontológico

🏥 Hospital Digital, da Vitta: contamos com uma equipe médica multidisciplinar, terapeutas e um time de saúde disponível 24 horas por dia 7 dias por semana de forma rápida e prática

🥗 Vale Refeição e/ou Vale Alimentação

💻  Auxílio Remoto + Setup Inicial (exclusivo para vagas remotas)

🕗 Horário flexível

✏  Benefício Educação - Plataforma interna com acesso a diversos livros, podcasts, treinamentos e vídeo aulas visando o autodesenvolvimento (Studa e Biblioteca StoneCo)

💪 Gympass

👶 Auxílio Creche

💰 PLR

💚 Seguro de Vida

🚗Vale Transporte (exclusivo para vagas presenciais)

Etapas do Processo Seletivo:

Inscrição:Aqui você começa a sua jornada conosco. Fique tranquilo(a), nosso time analisará as informações do seu perfil e entrará em contato em breve. Boa sorte!

📞Entrevistas com o time de People: Este é o momento de nos conhecermos! Você terá um papo inicial com nosso time de recrutamento, com o objetivo de conhecer nossa cultura, estrutura e o desafio que está sendo proposto.

🎯Avaliação Técnica: Nesta etapa vamos nos aprofundar nas suas hard skills! Geralmente essa avaliação é composta por dois papos ou um papo mais o desafio, com o objetivo de avaliar habilidades e competências técnicas específicas para a vaga. Além de te apresentar possíveis pares e liderança.

Check de Cultura: Nossa cultura é muito importante e está sempre presente no dia a dia! Aqui, você terá um papo com uma das nossas pessoas guardiãs da cultura, com o objetivo de nos conhecer e garantir que nossas crenças, nosso jeito de pensar e nossa visão de futuro estão alinhadas com o que você acredita e busca vivenciar.

🏁Feedback: Uma de nossas forças é a franqueza. Por isso, independente do resultado, iremos compartilhá-lo com você e alinhar os próximos passos.

E aí? Curtiu? Então, não deixa de se inscrever e #VemSerStone 💚🚀

Aqui na Stone Co., valorizamos e procuramos as melhores pessoas para nos ajudar a melhorar a vida das pessoas empreendedoras do Brasil. Nosso sonho é do tamanho do universo e, se você se identifica com o nosso propósito, venha construí-lo com a gente!

#Li-Hybrid

*Além das vagas afirmativas, todas as vagas Stone também são destinadas a pessoas com deficiência.*

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Навыки

  • AWS
  • Azure
  • Python
  • Large Language Models
  • CI/CD
  • MLOps
  • Prompt Engineering
  • Information Retrieval
  • Google Cloud Platform
  • Snowflake
  • Databricks
  • Generative AI
  • Natural Language Processing
  • Amazon SageMaker

Возможные вопросы на собеседовании

Проверка практического опыта работы с большими языковыми моделями.

Расскажите о вашем опыте внедрения LLM в продакшн: с какими основными трудностями вы столкнулись при интеграции с WhatsApp/Twilio?

Оценка навыков оптимизации и работы с данными.

Какие методы Retrieval-Augmented Generation (RAG) вы использовали для повышения точности ответов модели?

Проверка инженерной культуры кандидата.

Как вы организуете процесс CI/CD для ML-моделей, чтобы обеспечить стабильность и воспроизводимость результатов?

Оценка умения работать с бизнес-метриками.

Как вы измеряете успех внедренного AI-решения и какие метрики считаете наиболее важными для разговорных интерфейсов?

Проверка соответствия культуре компании (No Bullshit/Team Play).

Опишите ситуацию, когда ваш эксперимент с моделью провалился. Как вы донесли это до команды и какие выводы сделали?

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