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20 days ago

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Contract type:

Permanent

Location:

Brazil

Work mode:

Onsite

Published on:

2 October 2026

What they need


Engenheiro(a) de IA e Machine Learning | Produtos Financeiros Akropoli

Remoto – Brasil

Contratação PJ

Transforme dados de consumo em produtos de inteligência artificial

A Akropoli desenvolve modelos e produtos analíticos para melhorar decisões financeiras com o uso de inteligência artificial.

No ecossistema da Rock Encantech, trabalhamos com dados reais de consumo e relacionamento dos clientes com o varejo, enriquecidos por fontes como Open Finance e bureaus de crédito. Nosso desafio é transformar esse conhecimento em soluções para concessão de crédito, definição de limites, cobrança e gestão de risco.

Buscamos uma pessoa com sólida base em ciência de dados e capacidade de engenharia para desenvolver, integrar e colocar soluções de IA em produção, conectando qualidade técnica a resultados de negócio.

O problema que estamos resolvendo

O comportamento de consumo revela sinais importantes sobre os clientes: frequência de compra, recorrência, ticket, sazonalidade e formas de pagamento.

Queremos combinar esses sinais com informações financeiras para conhecer melhor cada cliente e apoiar decisões mais assertivas. Isso envolve desenvolver modelos preditivos, automatizar sua aplicação e explorar IA generativa e agentes para ampliar a capacidade de análise e ação dos nossos produtos.

O que você fará

  • Desenvolver modelos de machine learning para score de consumo, risco de crédito, recomendação de limites, propensão ao pagamento e estratégias de cobrança.
  • Explorar e integrar dados de consumo, transações e relacionamento com fontes financeiras e enriquecidas, construindo variáveis que representem o comportamento dos clientes.
  • Criar pipelines reproduzíveis para preparação de dados, treinamento, validação e aplicação dos modelos.
  • Validar desempenho, calibração, estabilidade e explicabilidade, utilizando separação temporal e controles contra vazamento de informação.
  • Colaborar com engenharia na integração dos modelos aos produtos por APIs ou processamento em lote e acompanhar seu desempenho em produção.
  • Desenvolver aplicações com IA generativa para interpretar informações não estruturadas, consultar conhecimento e apoiar análises e explicações de resultados.
  • Construir agentes conectados a dados e ferramentas para investigar mudanças de comportamento e recomendar ações, com avaliação de qualidade e controles de execução.
  • Medir o impacto das soluções em aprovação, utilização de limite, inadimplência e recuperação de crédito, documentando métodos e comunicando resultados.

O perfil que buscamos

  • Experiência prática construindo agentes de IA e fluxos que utilizem ferramentas, consultem dados e executem tarefas de negócio.
  • Experiência com pelo menos um framework de IA agêntica, como LangGraph/LangChain, CrewAI, OpenAI Agents SDK, AWS Agentic AI ou equivalente.
  • Conhecimento de orquestração de agentes, gestão de contexto, memória, estado e integração com sistemas externos.
  • Experiência com RAG, preparação de bases de conhecimento e avaliação da qualidade da recuperação e das respostas.
  • Capacidade de avaliar agentes com cenários de teste, analisar registros de execução e corrigir falhas de raciocínio, integração e uso de ferramentas.
  • Domínio de Python e SQL e capacidade de escrever código organizado, testável e reutilizável.
  • Sólida base em estatística e machine learning, com experiência no desenvolvimento e na validação de modelos preditivos.
  • Experiência levando aplicações de IA para produção, considerando confiabilidade, custo, desempenho e manutenção.
  • Autonomia para investigar problemas e clareza para comunicar resultados, limitações e recomendações a públicos técnicos e de negócio.

Stack e ferramentas

  • Python e SQL para desenvolvimento de aplicações, preparação de dados e modelagem.
  • Frameworks de IA agêntica e orquestração, como LangGraph/LangChain, CrewAI, AWS Agentic AI ou OpenAI Agents SDK.
  • APIs de LLMs, chamadas de ferramentas (tool calling) e saídas estruturadas.
  • RAG, embeddings e mecanismos de busca semântica ou híbrida.
  • Bibliotecas de machine learning, como scikit-learn, XGBoost e LightGBM.
  • Git, testes automatizados e ferramentas de avaliação, registro e acompanhamento das execuções.
  • Ambientes cloud, preferencialmente AWS, para implantação e monitoramento.

As ferramentas acima são referências: valorizamos experiência consistente em pelo menos um framework de IA agêntica e capacidade de avaliar alternativas conforme o problema.

Diferenciais

  • Experiência com crédito, cobrança, risco, varejo, meios de pagamento ou Open Finance.
  • Desenvolvimento de sistemas com múltiplos agentes e capacidade de justificar quando essa arquitetura agrega valor.
  • Conhecimento de MCP (Model Context Protocol) para integração de agentes com ferramentas e fontes de dados.
  • Experiência com LLMOps/MLOps, versionamento e monitoramento de aplicações e modelos.
  • Implementação de controles de acesso, proteção de dados, prevenção de injeção de instruções e revisão humana em fluxos de IA.
  • Conhecimento de análise de safras, calibração e explicabilidade de modelos.

Por que essa oportunidade é única

  • Combinar dados reais de consumo e informações financeiras para desenvolver produtos de IA com aplicação concreta.
  • Participar de todo o ciclo da solução, da hipótese inicial ao acompanhamento dos resultados em produção.
  • Impactar decisões de crédito, cobrança e risco para o varejo e o setor financeiro.
  • Ter espaço para experimentar, propor abordagens e contribuir diretamente para a evolução dos produtos da Akropoli.

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