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-3736 · ACESSO PARCIAL

AI Engineer | Insurance

Capco · China - Hong Kong

PresencialNão informado

Esta é 1 de 69.769 vagas encontradas nos últimos 30 dias. Nós comparamos todas com o seu currículo — hoje, esta página nem sabe quem você é.

Quero minha nota nesta vaga Abrir no Greenhouse

Grátis, sem cartão. Só o seu currículo.

Encontrada há 2 meses

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

69.769

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.

Assumir o cargo — é grátis

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:

Aderência técnicapeso 0.45

Senioridadepeso 0.25

Localização e modelo de trabalhopeso 0.2

Setor e contextopeso 0.1

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.

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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 (69.769 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.

Não é meu perfil Me candidatei FavoritarEntrevistando Proposta recebida Recusado Vaga encerrada Link não funciona

Descrição da vaga

Capco Capco is a leading global technology and management consultancy that excels in driving digital transformation within the financial services and insurance sectors. With an unwavering commitment to delivering practical solutions, we empower our clients to navigate the complexities of today's fast-paced market. Our integrated services span across major financial hubs worldwide, ensuring that we are always close to our clients and their needs. At Capco, we possess not only the expertise but also the vision and passion necessary to lead transformative change. As we embark on an exciting growth journey, this is the perfect moment to join our team. We are expanding geographically, increasing our workforce, and poised to disrupt the consulting landscape across APAC with our entrepreneurial spirit and agile methodologies. About the Role We are thrilled to introduce an opportunity for a talented AI Engineer to join our Hong Kong team. This role is designed for a technology innovator who thrives on solving complex challenges and is passionate about building AI-driven solutions that transform the Financial Services industry. As an AI Engineer at Capco, you will play a pivotal role in shaping the future of insurance by leveraging cutting-edge AI technologies to deliver intelligent, scalable, and compliant solutions. Your work will enable our clients to unlock new efficiencies, enhance customer experience, and stay ahead in a rapidly evolving digital landscape. If you are excited about applying advanced AI techniques to real-world business problems and driving measurable impact, we want you on our team. Key Responsibilities <ul> <li>Build multi-agent workflows to optimize business processes within insurance.</li> <li>Develop and maintain software pipelines for data processing, model training, and deployment using Python-based frameworks.</li> <li>Train, fine-tune, and optimize neural network models, including LLMs, for specific use cases such as risk assessment and customer query resolution.</li> <li>Collaborate with data scientists, engineers, and business stakeholders to translate requirements into production-ready AI applications.</li> <li>Ensure AI models adhere to banking regulations, data privacy standards (e.g., GDPR, CCPA), and ethical AI practices.</li> <li>Monitor deployed solutions in production, troubleshooting issues, and implement updates as needed.</li> <li>Strong experience delivering production-grade applications, backend services and technical components that support data, workflow, automation or AI-driven solutions.</li> <li>Participate in code reviews, agile ceremonies, and CI/CD processes.</li> </ul> Experience and Qualifications <ul> <li>3–12 years of professional experience in AI/ML engineering, with a focus on software development and deployment.</li> <li>Build and integrate components for LLM, RAG, search, agent-based and automation solutions,</li> <li>Strong software engineering experience with Python, Java, React Next, Node.js</li> <li>Hands-on experience training and fine-tuning neural network models, with a track record of optimizing for performance and scalability.</li> <li>Proven expertise working with LLMs (e.g., GPT, BERT) and building agentic solutions using frameworks like LangChain, LangGraph, or ADK.</li> <li>Familiarity with cloud platforms (AWS, Azure, or Google Cloud) for model deployment and data management.</li> <li>Solid understanding of machine learning concepts, including supervised/unsupervised learning, evaluation metrics, and bias mitigation.</li> <li>Experience with version control systems (e.g., Git) and agile methodologies.</li> <li>Excellent problem-solving skills and ability to work in a fast-paced, collaborative environment.</li> </ul> Preferred Qualifications <ul> <li>Experience in financial services domains </li> <li>Familiarity with big data tools (e.g., Spark, Hadoop) and databases (SQL/NoSQL).</li> <li>Knowledge of graph databases and knowledge graphs.</li> <li>Understanding DevOps practices, containerization (Docker, Kubernetes), and MLOps workflows.</li> <li>Publications, open-source contributions, or certifications in AI/ML.</li> <li>Strong communication skills for presenting technical concepts to non-technical stakeholders.</li> </ul>

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