Engenheiro(a) GenAI & Machine Learning Full Stack
Btgpactual
Posted: February 26, 2026
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Quick Summary
Desenvolver agentes baseados em GenAI para plataformas de IA geradoras
Required Skills
Job Description
Sobre a área:
Estamos construindo a próxima geração de plataformas baseadas em IA Generativa e Machine Learning no BTG Pactual. Nosso foco é desenvolver agentes inteligentes, produtos baseados em LLMs e modelos clássicos de ML, além de um framework corporativo que possa ser adotado em larga escala por toda a organização.
Buscamos um(a) Engenheiro(a) GenAI & ML Full Stack com mentalidade de produto, forte base em engenharia de software e experiência prática tanto em LLMs quanto em algoritmos clássicos de Machine Learning.
No seu dia-a-dia:
• Desenvolver agentes baseados em GenAI
• Construir produtos baseados nesses agentes
• Projetar e evoluir a plataforma/framework corporativa de IA
• Desenvolver e colocar em produção modelos clássicos de Machine Learning
Este papel exige profundidade técnica em back-end, cloud, ML tradicional, arquitetura distribuída e GenAI, além de capacidade de construir front-ends básicos para prototipação e validação de produtos.
Esperamos de você:
• Bacharelado em Ciência da Computação, Engenharia, Estatística ou área correlata.
• Experiência prática com:
• Deploy de serviços containerizados (Docker, Kubernetes/EKS)
• Integração com serviços de LLM (Bedrock, Azure OpenAI ou Gemini)
• Desenvolvimento de modelos clássicos de Machine Learning
• Python para back-end, modelagem e pipelines
• Experiência com bibliotecas como:
• scikit-learn
• XGBoost / LightGBM
• Pandas / NumPy
• Experiência com CI/CD
• Experiência com Terraform ou infraestrutura como código
• Conhecimento em arquitetura orientada a eventos
• Experiência com streaming de dados
Diferenciais:
• Experiência liderando decisões de arquitetura.
• Experiência definindo padrões técnicos corporativos.
• Experiência construindo frameworks adotados por múltiplos times.
• Experiência com RAG, vector databases e sistemas multi-agente.
• Experiência combinando modelos determinísticos + ML + LLMs em pipelines híbridos.
Remuneração e Benefícios:
• Participação nos Lucros e Resultados (PLR);
• Remuneração variável por performance (bônus anual);
• Auxílio Alimentação e Refeição;
• Plano Médico;
• Plano Odontológico;
• Auxílio Creche/Babá;
• Vale Transporte;
• WellHub;
• TotalPass;
• Programa de Apoio Pessoal (EAP);
• Planos por adesão como Previdência Privada e Seguro de Vida;
• Desconto em Farmácia;
• Programa de Nutrição;
• Programa de Gestantes;
• Licença Maternidade e Paternidade Estendida – empresa Cidadã.