Itaú Asset Management
São Paulo, SP, Brasil
Analista de Engenharia de Machine Learning Pleno
Shared Experience IBBA (Vaga Afirmativa para Mulheres).
Híbrido
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.
Estamos em busca de uma pessoa para atuar na construção, evolução e operação de soluções de Machine Learning e Inteligência Artificial, contribuindo diretamente para a personalização da experiência digital de clientes PJ Atacado. Você fará parte de um squad multidisciplinar responsável por modelos já produtivos e por novas iniciativas envolvendo IA Generativa e sistemas multiagentes.
Nessa função você vai:
Construir, implantar e sustentar soluções de Machine Learning em ambiente produtivo.
Realizar deploy e gerenciamento de modelos Batch e Online.
Desenvolver e evoluir pipelines de MLOps.
Atuar na engenharia de IA, garantindo escalabilidade, disponibilidade e observabilidade das soluções.
Construir e monitorar métricas de performance, qualidade e saúde dos modelos de Machine Learning.
Desenvolver e sustentar APIs para disponibilização de modelos e serviços de IA.
Trabalhar com infraestrutura cloud e conteinerização de aplicações.
Gerenciar experimentos e ciclo de vida dos modelos utilizando MLflow.
Atuar na evolução da arquitetura de Machine Learning em ambiente AWS.
Colaborar com cientistas de dados, engenheiros de dados e demais especialistas da squad na entrega de soluções de negócio.
Apoiar iniciativas relacionadas a IA Generativa, agentes inteligentes e sistemas multiagentes.
Experiência com Python para desenvolvimento de soluções de dados e Machine Learning.
Experiência com práticas de MLOps e ciclo de vida de modelos de Machine Learning.
Vivência com deploy de modelos em produção (Batch e Online).
Conhecimento em containers e Docker.
Experiência com construção e sustentação de APIs.
Experiência com plataformas de nuvem, preferencialmente AWS.
Conhecimento em monitoramento e observabilidade de modelos de Machine Learning.
Conhecimento em infraestrutura para aplicações de IA e Machine Learning.
Vivência com MLflow ou ferramentas similares de gerenciamento de modelos.
Conhecimento dos principais conceitos de Machine Learning e Ciência de Dados.
Diferenciais:
Experiência com IA Generativa (GenAI).
Conhecimento de sistemas multiagentes e Agentic AI.
Experiência com ECS, Lambda e arquiteturas serverless.
Experiência em engenharia de Machine Learning em ambientes corporativos de grande escala.
Certificação AWS Associate ou AWS Professional.
Experiência com outras plataformas de cloud além da AWS.
Um CV master alimenta tudo — análise, carta de apresentação, prep de entrevista e o controle de cada candidatura, sem retrabalho.
