Why InterviewStack
Jobs from hundreds of ATS platforms and career pages — every listing AI-enriched with verified roles, normalized skills, salary data, and benefits.
Every listing is processed by AI to extract role types, skills, experience levels, salary ranges, and benefits — even when the original posting is incomplete.
Aggregated from Greenhouse, Lever, Ashby, SmartRecruiters, Workday, BambooHR, Personio, and more — across Engineering, Product, Data, Design, and other tech roles.
Found a role you like? Use our preparation guides, AI mock interviews, and question banks to prepare specifically for the company and role before you apply.
CI&T
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.
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-commands / interfaces operacionais baseadas em prompt estruturado
Orquestração de workflows (multi-agente ou humano + agente)
Integração com ferramentas (Git, CI/CD, issue tracking, observabilidade)
Avaliação crítica de outputs de AI (qualidade, segurança, consistência)
Boa comunicação e resiliência.
This job is found at InterviewStack.io
CI&T is a global digital solutions provider specializing in agile software development and digital transformation services. The company partners with enterprises to accelerate innovation and deliver scalable technology solutions.