Staff Machine Learning Engineer - Jus IA
Jusbrasil
Posted: August 20, 2025
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Quick Summary
Transformar o sistema de Justiça com tecnologia não é um desafio trivial. O Jusbrasil se posiciona como uma empresa AI-first, que utiliza IA Generativa, dados massivos e engenharia de ponta para resolver problemas complexos e criar impacto real em escala.
Required Skills
Job Description
Sobre o Jusbrasil
Transformar o sistema de Justiça com tecnologia não é um desafio trivial. Por isso, o Jusbrasil se posiciona como uma empresa AI-first, que utiliza IA Generativa, dados massivos e engenharia de ponta para resolver problemas complexos e criar impacto real em escala.
Estamos vivendo um ponto de virada: a revolução da GenAI está redefinindo o mercado, e temos nas mãos uma oportunidade rara de liderar a transformação tecnológica do sistema jurídico no Brasil.
Lidamos com petabytes de dados, bilhões de documentos e desafios de escala, precisão e relevância dignos das maiores techs do mundo.
Nosso time opera com alta densidade de talentos, autonomia e propósito. São centenas de pessoas incríveis espalhadas por mais de 40 cidades no Brasil e fora, unidas pela mesma missão: construir soluções que melhorem o acesso à Justiça e ampliem a confiança nas relações sociais.
Aqui, valorizamos quem busca domínio profundo, age com clareza de propósito e tem energia para enfrentar grandes desafios com consistência e excelência.Estamos construindo algo grande e queremos pessoas que queiram fazer parte dessa história, com intensidade, foco e excelência.
Jusbrasil em números:
+ de 1,2 bi de documentos jurídicos de interesse público
+ de 1PB de dados na nossa infraestrutura de tecnologia
+ de 30 m de usuários
+ de 500 colaboradores
+ de 80% dos advogados brasileiros cadastrados
Sobre o Jus IA
JusIA é o assistente jurídico indispensável e personalizado que potencializa a atuação da pessoa advogada em cada etapa da sua prática. Nosso objetivo é ir além das IAs genéricas, entregando soluções contextuais, integradas e de alto impacto, construídas para resolver a prática real da pessoa operadora do Direito.
Desafio da posição
• Trabalhar no desconhecido: Construir algo que nunca foi feito antes no mercado jurídico brasileiro, com forte especialização de domínio.
• Resolver problemas reais: Colocar a pessoa advogada no centro, validar hipóteses e entregar soluções que se conectem com a jornada completa online e offline.
• Criar diferenciais duradouros: Desenvolver capacidades e integrações que IAs genéricas não consigam replicar.
• Atuar em alta ambiguidade: Transformar problemas abertos em soluções escaláveis e robustas, com decisões técnicas e estratégicas de alto impacto.
Responsabilidades
• Projetar, desenvolver e colocar em produção sistemas de Machine Learning e IA generativa aplicados ao domínio jurídico.
• Trabalhar ponta a ponta: desde a descoberta e experimentação de modelos até sua integração em produtos de larga escala.
• Garantir performance, confiabilidade e escalabilidade dos sistemas em produção.
• Colaborar com times multidisciplinares (engenharia, produto, design, especialistas jurídicos) para traduzir problemas complexos em soluções viáveis.
• Investigar e aplicar técnicas avançadas de NLP, RAG, LLM fine-tuning, embeddings e pipelines de dados.
• Criar pipelines de ML robustos (treinamento, avaliação, deploy, monitoramento e retraining).
• Influenciar decisões de arquitetura e roadmap técnico, atuando como referência para outros engenheiros e cientistas de dados.
O que buscamos
• Sólida base em Ciência da Computação (estruturas de dados, algoritmos, arquitetura de sistemas distribuídos).
• Machine Learning & NLP:
• Experiência com LLMs (fine-tuning, prompt engineering, RAG).
• Conhecimento em embeddings, vetorização de documentos, ranking e busca semântica.
• Avaliação de modelos e métricas de desempenho.
• MLOps & Deploy:
• Experiência em colocar modelos em produção (serving, APIs, latency optimization).
• Ferramentas como MLflow, Kubeflow, Vertex AI ou similares.
• Infraestrutura & Engenharia:
• Cloud (GCP, AWS ou Azure).
• Contêineres (Docker, Kubernetes).
• Integração contínua e automação de deploy.
• Programação:
• Proficiência em Python (bibliotecas como PyTorch, TensorFlow, Transformers, LangChain).
• Boas práticas de software (testes, versionamento, modularização).