Monster Jobs lê cada vaga aberta e diz, de 0 a 100, o match dela com o seu currículo — de graça. Você está vendo esta página sem a parte mais importante dela: a sua.
Pode ser 94. Pode ser 31.
O ponteiro só crava quando lemos o seu currículo. Leva 1 minuto, de graça.
DOSSIÊ MJ-4129 · ACESSO PARCIAL
Senior AI Engineer & Delivery Lead
Maxxi · São Paulo, SP
Esta é 1 de 60.927 vagas encontradas nos últimos 30 dias. Nós comparamos todas com o seu currículo — hoje, esta página nem sabe quem você é.
Grátis, sem cartão. Só o seu currículo.
Encontrada semana passada
Se candidatar no escuro custa uma noite.
Saber custa um minuto.
A conta que ninguém faz
Você, sozinho, numa noite
~20
vagas abertas e lidas uma a uma — a maioria descartada no terceiro parágrafo, quando o requisito que você não tem finalmente aparece. Dias assim, toda semana.
O Monster Jobs, enquanto isso
60.927
vagas já lidas e entendidas, prontas para ganhar nota contra o seu currículo no momento em que ele chegar. Você não procura mais vaga — recebe as que merecem a sua atenção.
Recrutador faz triagem de candidato.
Aqui, o recrutador é você — de vagas.
Cada uma chega com nota e motivo. Seu único trabalho é dizer sim ou não.
RELATÓRIO DE COMPATIBILIDADE · GERADO POR VAGA, POR PESSOA
Por que essa nota
Para quem tem conta, este bloco explica a nota em português — escrito sobre o seu histórico, não um texto genérico:
O raciocínio da nota é gerado para cada currículo depois do cadastro gratuito.
A seu favor
O que do seu histórico pesa a favor aqui.
O que falta
O que a vaga pede e seu currículo ainda não mostra.
1 minuto: você envia o currículo, nós escrevemos o resto.
Ninguém caça sozinho. Esta vaga foi encontrada por outra pessoa e entrou no acervo de todo mundo. A caça continua enquanto você lê isto — e a sua parte do acervo (60.927 vagas, comparadas com o seu currículo) só passa a existir quando você entra.
O que você decide sobre cada vaga
Cada vaga vira um caso com histórico: candidatei, entrevista, proposta. Estes botões são os reais — só falta a conta.
Descrição da vaga
In this role, you will work both as a hands-on engineer, building Data Science and AI engineering solutions and platforms, and as the technical lead of a team of data scientists, engineers and analysts working on end-to-end ML pipelines. You will contribute from problem definition through production deployment, working with cross-functional teams to turn agricultural and business challenges into scalable AI applications.
AI transformation is a key priority for the client’s Commercial organization and Regions. You will play an important role in helping the organization adopt Data Science and AI solutions and platforms and get the most value from them, working closely with the Data & Insights team, the IT & Digital team and business stakeholders.
This is a hands-on role: you will write, review and ship production code while leading the team.
Accountabilities
- Design, develop and deploy production-ready AI/ML models and applications that solve critical business problems.
- Own the complete ML lifecycle: data pipeline design, feature engineering, model training, evaluation, deployment and monitoring.
- Implement MLOps best practices, including model versioning, CI/CD pipelines and automated retraining.
- Conduct code reviews and establish engineering best practices for AI projects.
- Work with cross-functional teams to translate complex business requirements into technical AI/ML solutions with clear success metrics.
- Evaluate and integrate emerging AI technologies (LLMs, Generative AI and RAG systems) into the client’s ecosystem.
- Lead POCs and MVPs using design thinking to validate solution feasibility.
- Optimize model performance, latency and cost-efficiency in production systems.
- Contribute to the client’s AI platform capabilities and reusable component libraries.
- Lead the AI transformation in the region: influence, educate and evangelize Data Science and AI across the business.
- Drive engagement with and adoption of Data Science and AI, and advise on the Data Science and AI strategy for the region.
- Degree in Computer Science, AI, ML, Data Science, Engineering or a related field.
- 3–5 years of hands-on experience in AI/ML engineering or related roles.
- Proven track record of deploying models to production environments.
- Proficiency in Python.
- Good understanding of AWS cloud architecture, including SageMaker and Bedrock.
- Ability to identify and reuse GitHub projects to solve business problems.
- Experience working with cross-functional teams and translating business needs into technical solutions.
- Demonstrated ability to manage multiple projects and deliver results in agile environments.
- Fluent English, with the ability to communicate effectively with global teams.
- Cross-functional technical leadership: lead end-to-end AI/ML project delivery, coordinating data engineers, business stakeholders and product teams, setting clear success metrics and building alignment across audiences with different technical backgrounds.
- Engineering excellence and mentorship: drive MLOps practices and engineering standards across the team through code reviews, reusable component libraries and hands-on guidance to junior engineers on production deployment, while managing technical debt and keeping the architecture sound.
- Strategic innovation and stakeholder influence: champion AI-driven business transformation by leading POCs and MVPs, evaluating emerging technologies (LLMs, GenAI, RAG) and identifying opportunities for AI, securing stakeholder buy-in by clearly communicating technical trade-offs, ROI potential and risks to executive and non-technical audiences.
CLT ou PJ
Departamento
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Envie o currículo e pronto. Sem formulário longo, sem questionário, sem teste.
Grátis de verdade
Sem cartão, sem período de teste que expira. Seu currículo só gera as suas notas.
Já tem vaga esperando
60.927 vagas encontradas nos últimos 30 dias — a sua nota nesta e em todas as outras sai assim que o currículo chega.