Alocação de engenheiros de IA e ML
Contrate engenheiros de IA e ML no padrão das empresas americanas
Engenheiros de machine learning que constroem sistemas de ML de verdade: pipelines de treino, serving de modelos, previsão, detecção de anomalias e integrações com LLMs. Não é só um wrapper do ChatGPT.
Por que a EnzRossi
Por que contratar engenheiros de IA e ML com a EnzRossi
Profissionais seniores, avaliados e preparados antes de chegar até você. A gente continua responsável depois da alocação.
No padrão das empresas americanas
Os mesmos profissionais que atendem empresas dos EUA: inglês fluente, code review, testes, documentação e comunicação direta. Agora no seu time.
Avaliados em cinco dimensões
Profundidade técnica, comunicação em inglês, fluência em ferramentas de IA, senso de dono e alinhamento cultural. Só 5% dos candidatos são aprovados.
Primeira shortlist em 3 dias
Sem meses de processo seletivo nem vaga parada. Você recebe perfis já avaliados e entrevista só quem faz sentido. Funções mais específicas levam de 7 a 10 dias.
2 semanas de teste e garantia de substituição
Se não for a pessoa certa, a substituição não tem custo e você paga só os dias trabalhados. Depois do teste, o contrato é mês a mês, sem multa de saída.
Em reais ou em dólar, você escolhe
Uma fatura por mês da EnzRossi, em reais ou em dólar. Nada de processo seletivo, admissão ou folha do seu lado.
Experiência com dados de produção
Fintechs, agritechs e empresas de logística no Brasil adotaram ML de verdade. Nossos engenheiros já construíram sistemas de previsão e de detecção de anomalias sobre dados reais de produção.
ML prático, sem hype
Trabalham em problemas de negócio que dá para medir: previsão de demanda, detecção de fraude, sistemas de recomendação. Resultado vale mais do que um modelo novidade. A base em álgebra linear, probabilidade e estatística é sólida.
O que nossos engenheiros de IA e ML dominam
Python 3.12+
TensorFlow 2.x
PyTorch 2.x
scikit-learn
Airflow / Prefect / Dagster
FastAPI para serving de modelos
Docker + Kubernetes para cargas de ML
pandas / NumPy / Polars
Jupyter Notebooks
AWS SageMaker / GCP Vertex AIComo avaliamos engenheiros de IA e ML
Todo candidato passa pelas sete etapas antes de você ver o perfil. Depois da nossa triagem, você também pode fazer a sua própria rodada técnica.
* Para vagas comuns, como full-stack. Outras vagas costumam levar de 7 a 10 dias.
Análise de currículo
Etapa 1Analisamos experiência, stack, senioridade e trajetória profissional em relação à vaga antes de chamar alguém para entrevista. A maioria dos candidatos para aqui.
Entrevista comportamental
Etapa 2Uma entrevista estruturada que avalia estilo de comunicação, resolução de conflitos, senso de dono e inglês em contexto profissional.
Entrevista técnica 1
Específica da funçãoUma sessão de 90 minutos sobre avaliação de modelos. O candidato explica como escolheria a métrica para um problema (precision, recall, F1 ou AUC), como detectaria e evitaria data leakage e como investigaria um modelo que vai bem na validação e piora em produção. Depois resolve um cenário de MLOps: como colocar em produção e monitorar um modelo de previsão retreinado toda semana. Avaliamos o ciclo de vida inteiro do ML, não só a modelagem.
Entrevista técnica 2
Etapa 4Uma segunda rodada, mais profunda, sobre arquitetura de sistemas, escolhas de design e code review, de acordo com a senioridade da vaga.
Desafio prático
Etapa 5Um desafio para fazer em casa que reproduz o trabalho real. Avaliamos qualidade do código, testes, documentação e como o candidato explica as próprias decisões.
Checagem de referências
Etapa 6Conversamos com pelo menos duas referências profissionais que trabalharam com o candidato, não com contatos pessoais.
Verificação de histórico
Etapa 7Verificação de histórico profissional, formação e identidade, com consentimento por escrito e de acordo com a LGPD.
Depois da nossa triagem, você pode fazer a sua própria rodada técnica antes de fechar a contratação.
Perfis de exemplo
Quem você pode contratar
Perfis anônimos da nossa base de profissionais avaliados. Os candidatos da sua shortlist podem ser diferentes.
Engenheiro de ML sênior
São Paulo, Brasil
6+ anos de experiência
Engenheiro de ML pleno
Belo Horizonte, Brasil
3+ anos de experiência
Tech lead de ML
Campinas, Brasil
8+ anos de experiência
Receba perfis selecionados para os requisitos da sua vaga.
Receber perfis
O que esperar
O que diferencia nossos engenheiros de IA e ML
Engenheiro que só sabe chamar a API da OpenAI é fácil de achar. Os nossos entendem o espectro inteiro: quando uma regressão linear é o modelo certo, como avaliar um sistema de previsão em produção e quando integrar um LLM resolve o problema ou cria outro.
Usam Cursor e Copilot para boilerplate em Python, transformação de dados e geração de testes, e IA para resumir resultados de experimentos no Weights & Biases ou no MLflow. O tempo vai para arquitetura de modelo e desenho de experimentos.
Documentam experimentos de um jeito que outra pessoa consegue reproduzir. Notebook também é código, e eles tratam como tal.
Explicam a performance do modelo em termos de negócio. Não é só "o AUC subiu 0,03", é o que isso muda na taxa de falsos positivos e no impacto para o cliente.
Colocam monitoramento junto com o serving. Detecção de data drift, acompanhamento da distribuição das previsões e alertas de degradação fazem parte do deploy padrão.
Dúvidas
Perguntas frequentes
Conheça seus próximos engenheiros de IA e ML
Conte o seu problema de ML e a sua stack. A primeira shortlist chega em 3 dias.