Senior AI Engineer - Indaiatuba/sp

John Deere John Deere · Industrial · São Paulo, SP, Brazil · Technology (CA)

Senior AI Engineer role focused on building and operating backend APIs and workflows that expose AI accelerator capabilities to product teams. The role involves end-to-end delivery of AI capabilities, applying responsible AI/LLMOps practices, and working with RAG/agentic workflows. Requires strong Python and full-stack experience, cloud familiarity (AWS), and CI/CD practices.

What you'd actually do

  1. Construir protótipos/POCs rápidos e liderar o trabalho para transformar experimentos bem-sucedidos em serviços de nível de produção
  2. Projetar, construir e operar APIs de _backend_ e fluxos de trabalho que exponham capacidades de acelerador de IA para equipes de produto, incluindo _benchmarking_ de desempenho/latência, observabilidade (métricas/logs/traces) e _rollouts_ seguros
  3. Contribuir para o projeto e a entrega de uma ou mais capacidades de IA voltadas para o cliente de ponta a ponta (requisitos até operações de produção)
  4. Entregar excelência técnica na equipe: qualidade de código, estratégia de teste, ajuste de desempenho e prontidão operacional
  5. Aplicar práticas responsáveis de AI/LLMOps nos serviços que você constrói (avaliação, monitoramento, controles de segurança/PII, playbooks de incidentes) e participar da melhoria dos _playbooks_ da equipe

Skills

Required

  • Python
  • JavaScript and/or TypeScript
  • React and/or React Native
  • Node.js
  • integrating systems
  • designing or consuming APIs
  • REST APIs
  • RAG (Retrieval Augmented Generation)
  • GraphRAG
  • KAG (Knowledge-Augmented Generation)
  • Machine Learning models with scikit-learn and Keras
  • AWS
  • software engineering fundamentals
  • CI/CD pipelines
  • DevOps practices
  • infrastructure as code
  • Advanced English

Nice to have

  • agent workflows
  • evaluation methods (golden sets, offline evals, online metrics)
  • managing LLM cost/latency tradeoffs (prompting patterns, caching, batching, model selection)

What the JD emphasized

  • strong practical engineering skills
  • building secure, reliable, and scalable cloud-native solutions
  • end-to-end delivery of one or more customer-facing AI capabilities
  • responsible AI/LLMOps practices
  • RAG (Retrieval Augmented Generation)
  • GraphRAG
  • KAG (Knowledge-Augmented Generation)
  • agent workflows
  • LLM cost/latency tradeoffs

Other signals

  • building AI capabilities
  • delivering AI services
  • responsible AI/LLMOps