Senior ai engineer | híbrido monções, sp

Sobre a Indicium AI

A Indicium AI conta com a confiança das maiores empresas do mundo para levar IA à produção em escala. Somos uma consultoria global, AI-native, com profunda expertise em Serviços Financeiros, Energia e Utilities, Saúde e Ciências da Vida, Varejo e Bens de Consumo, e Manufatura - guiando organizações da estratégia à construção, até resultados de negócio mensuráveis. Com mais de 600 especialistas em IA, mais de 50 clientes enterprise e cinco escritórios globais, trabalhamos lado a lado com os principais parceiros de IA do mundo - incluindo Anthropic, Databricks, AWS, OpenAI e Microsoft - para entregar IA moderna com agilidade, clareza e impacto duradouro.

Como empresa global, oferecemos oportunidades de carreira na Europa e nas Américas e buscamos talentos que queiram crescer globalmente com nosso time. Por favor, indique em sua candidatura se você tem disponibilidade para trabalhar no exterior e se possui passaporte europeu.

Sobre a oportunidade

O AI Engineer Sênior atuará como referência técnica de IA em projetos para clientes industriais, transformando dados de sensores e da operação em modelos que otimizam processos com segurança. A atuação abrange desde o entendimento do processo, junto às equipes de operação e engenharia, até a arquitetura em nuvem e o modelo em produção.

A posição envolve o desenho de arquiteturas de dados para IoT e tempo real, a avaliação de custo e complexidade de cada alternativa e a construção de soluções de IA que apoiam decisões da operação e evoluem para automação. Inclui também a colaboração com times de engenharia de dados na evolução da plataforma que sustenta esses modelos.

Buscamos um profissional hands-on, defenda decisões de arquitetura com dados e tenha interesse em ver soluções rodando em operação real.

Responsabilidades

• Liderar o design, o desenvolvimento e a implantação de modelos de ML/IA para otimização de processos industriais em tempo real, equilibrando segurança operacional, desgaste de equipamentos e eficiência.
• Desenhar a arquitetura de dados de IoT em tempo real: ingestão, streaming, armazenamento e retenção de variáveis como rotação, temperatura e pressão.
• Avaliar e sugerir quais dados devem ser armazenados no lakehouse e o que deve ficar em ambientes externos especializados, com análise clara de custo × benefício.
• Construir soluções técnicas de IA, como aplicações com LLMs, RAG, agentes, assistentes para a operação industrial sempre que aplicável.
• Contribuir para a plataforma de IA do cliente, incluindo o catálogo de servidores MCP e o knowledge graph baseado em ontologia.
• Estabelecer práticas de AIOps e MLOps: versionamento, testes, CI/CD, monitoramento de drift, retreinamento de modelos, roteamento, fallback, proteção contra prompt injection, tool poisoning e vazamento de dados.
• Definir guardrails de segurança operacional para modelos que recomendam ou ajustam parâmetros de processo industriais.
• Integrar as soluções de IA ao data lake em Databricks/Azure e aos sistemas da operação quando aplicável.
• Realizar visitas técnicas ao cliente para entender os processos junto aos engenheiros.
• Apoiar a frente de data lake e mentorar engenheiros do time.
• Apresentar e defender recomendações de arquitetura à liderança executiva e aos parceiros envolvidos (ex.: Databricks), com premissas explícitas, prós e contras.
• Capacidade de comunicar trade-offs técnicos e de custo a lideranças técnicas e de sustentar decisões de arquitetura diante de recomendações de terceiros. 
• Autonomia para entregar em ritmo acelerado em ambientes legados, sem curva longa de aprendizado na stack. 

Qualificações e Experiências Desejadas

• Formação em Engenharia (Computação, Controle e Automação, Elétrica, Mecânica, Minas, Química ou afins).
• Experiência com boas práticas de engenharia de software (testes, versionamento, code review)
• Experiência prática comprovada com LLMs, prompt engineering, RAG e desenvolvimento de agentes em produção, 
• Experiência com desenvolvimento de servidores MCP e agentes com tool calling.
• Experiência sólida com Databricks em Azure: Spark, Delta Lake, Unity Catalog e MLflow.
• Experiência com processamento de dados em tempo real ou streaming (por exemplo, Spark Structured Streaming, Kafka, Azure Event Hubs ou IoT Hub).
• Experiência comprovada com ML aplicado a séries temporais e dados de sensores: previsão, detecção de anomalias e otimização, levados até produção.
• Experiência extensa com MLOps, DevOps e CI/CD para IA/ML.
• Experiência com desenvolvimento e manutenção de APIs e sistemas de integração.
• Comunicação técnica clara com interlocutores seniores e técnicos, sabendo defender e contrapor posições com dados.
• Disponibilidade para modelo híbrido, 2x por semana em