CI&T
Technology
SeniorMachineLearningEngineer(AI)
Neural analysis suggests this role is
optimal for Senior candidates.
“Senior Machine Learning Engineer (AI) at CI&T. Skills: Machine Learning, AI, GenAI, Data Engineering. Develop machine learning models. Implement machine learning models”
What You'll Achieve.
Generate real business impact
Industry & Context.
AI debugging
Mandatory office presence in Campinas
What They're Looking For.
Must Have
5+ years experience, SQL proficiency, Python advanced
Nice to Have
PhD preferred, GCP Professional Data Engineer, AWS Data Analytics, Databricks Certified, Dbt Certified
What You'll Do.
Develop machine learning models
Implement machine learning models
Optimize machine learning models
Deploy machine learning models
How You'll Work.
Team & Collaboration
Modern environment; Collaborative environment
Communication Scope
Good communication
Process & Methodology
SDLC
Full Job Description
## Description Na CI&T , ajudamos grandes empresas a transformar o potencial da AI em impacto real nos negócios com AI Deployment, execução AI-native e tech-integrated business solutions. Com 30 anos de experiência em transformação tecnológica, aceleramos inovação com expertise em agentic SDLC, application modernization, Data & AI, martech e business strategy. Somos 8.000 CI&Ters em mais de 25 países, colaborando para construir soluções com impacto real. AI já faz parte da forma como trabalhamos, evoluímos e inovamos todos os dias. Importante: se você reside na Região Metropolitana de Campinas, sua presença nos escritórios da cidade será obrigatória, conforme a política de frequencia vigente. Estamos em busca de um AI Machine Learning Engineer experiente e apaixonado por transformar dados em soluções inteligentes que geram impacto real no negócio. Você será responsável por desenvolver, implementar e otimizar modelos de machine learning em produção, trabalhando em um ambiente moderno e colaborativo com tecnologias de ponta. Responsabilidades Experiência sólida com desenvolvimento e deploy de modelos de Machine Learning Python avançado com experiencia em PySpark e bibliotecas de ML/DL (scikit-learn, TensorFlow, PyTorch, XGBoost, etc.) Familiaridade com arquiteturas de GenAI: Amazon Bedrock ou similar, RAG pipelines, vector databases (pgvector, OpenSearch, Pinecone), e integração com APIs de LLMs Apache Airflow para Construção e gerenciamento de DAGs complexos Experiencia com Snowflake e Conhecimento em DBT Sólido conhecimento em banco de dados relacional e SQL Spec-driven development (especificação como input primário da AI) Domínio sólido de SDLC (design → build → test → deploy → operate) Uso avançado de AI no desenvolvimento (codegen, testes, refactor, debugging) Construção de agentes (multi-step, tool usage, planning + execution) Criação de skills reutilizáveis e composição de capacidades Integração via MCP (Model Context Protocol) ou equivalente Criacao de slash
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