H-1BEmpresa com aprovações comprovadas
REG. 6339851
Engenheiro de IA Sênior
RiskRecon Inc.
✓ VERIFICADO · 1 green cards (PERM) aprovados nos últimos 12 mesesRegistros públicos do Departamento do Trabalho dos EUA (DOL).
- Local: O'Fallon, MO
- Área: Tecnologia
- Visto provável: H-1B
- Vaga vista pela última vez em 25/07/2026
Vaga de engenharia de IA sênior em O'Fallon, MO na empresa VOCALINK, INC.
Cadastro grátis — o contato e o link oficial da vaga ficam no portal.
Descrição da vaga
Tradução automática do anúncio original do empregador.
Nosso objetivo
Mastercard empodera economias e capacita pessoas em mais de 200 países e territórios em todo o mundo. Juntamente com nossos clientes, estamos ajudando a construir uma economia sustentável onde todos possam prosperar. Apoiamos uma ampla gama de opções de pagamentos digitais, tornando as transações seguras, simples, inteligentes e acessíveis. Nossa tecnologia e inovação, parcerias e redes se combinam para oferecer um conjunto único de produtos e serviços que ajudam pessoas, empresas e governos a realizar seu maior potencial.
Título e Resumo
Engenheiro Sênior de IA
O grupo Business & Market Insights (B&MI) do Mastercard capacita as organizações para alcançar metas de crescimento e inovação, fornecendo inteligência baseada em dados sem paralelo e soluções de IA de ponta. Ao aproveitar dados proprietários, IA generativa de fronteira e expertise global, a B&MI ajuda as empresas a tomar decisões mais inteligentes, rápidas e impactantes. Transformamos dados complexos e multimodais em sistemas agenticos e aplicações gerativas que impulsionam resultados mensuráveis de negócios e vantagem competitiva sustentada.
Estamos à procura de um Engenheiro Sênior de IA, Engenharia Gerativa de IA & ML para o Programa de Inteligência Operacional dentro da B&MI. Esse papel espera que o engenheiro de IA Gen arquitetetete e entregue sistemas de IA de última geração LLM, agentes e multimodais que permitam o crescimento dos negócios, elevem a experiência do cliente e garantam IA segura, escalável e de qualidade de produção. Como líder técnico, você definirá o padrão de engenharia para o desenvolvimento de IA Gen — impulsionando a inovação através de orquestração agente, geração aumentada de recuperação, LLMOps e IA responsável — enquanto promove uma cultura de aprendizagem contínua e excelência em engenharia.
Funções e responsabilidades
• Arquitetar e liderar o desenvolvimento de sistemas de IA multiagente utilizando frameworks como LangGraph, CrewAI e AutoGen — permitindo raciocínio autônomo, uso de ferramentas, coordenação interagente e tomada de decisão adaptativa em escala empresarial.
• Projetar e operacionalizar pipelines de IA multimodais que unifiquem os dados de texto, imagem, tabular e gráfico usando arquiteturas baseadas em transformadores (BERT, CLIP, LLaVA, T5, Whisper, GPT-4o, Gemini) para inteligência rica e cross-modal.
• Build production-grade RAG and Graph-RAG systems integrating vector databases (Pinecone, pgvector, OpenSearch) and knowledge graphs (Neo4j, AWS Neptune) for semantic recovery, entity-aware raciocine, and grounded generation.
• Liderar estratégias de ajuste fino, engenharia rápida e alinhamento de modelos LLM — incluindo RLHF, PEFT, LoRA e ajuste de instruções — para adaptar modelos de fundação para casos especializados de uso empresarial.
• Estabelecer robustos gasodutos LLMOps e MLOps em Databricks (AWS) usando MLflow, lojas de recursos, frameworks de avaliação rápida, rastreamento de linhagens de modelos e fluxos de trabalho de reciclagem contínua para garantir uma entrega confiável de IA.
• Desenvolva serviços de infraestrutura Python de alto desempenho para orquestração de inferências LLM, manipulação de tarefas assync, respostas de streaming e fluxos de trabalho de dados distribuídos que suportam operações de IA de alto rendimento.
• Engenheiro de estado, memória e subsistemas de gerenciamento de contexto que permitem aos agentes raciocinar temporalmente, manter a continuidade da sessão, gerenciar janelas de longo contexto e coordenar entre ferramentas e modalidades.
• Implementar práticas de governança de IA e IA responsáveis, incluindo detecção de viés, atenuação de alucinações, painéis de explanabilidade, protetores de segurança de saída e conformidade com os padrões de ética em dados, garantindo transparência e equidade dos modelos implantados.
• Aplicar ML tradicional e modelagem estatística (regressão, agrupamento, previsão, métodos de conjunto) em arquiteturas híbridas ao lado de LLMs para sistemas de decisão interpretáveis, explicabilidade-primeira decisão.
• Pesquisa contínua, avaliação e produção de avanços em modelagem gerativa, IA agente, transformadores multimodais e modelos de fundação de fronteira – benchmarking contra requisitos de desempenho e segurança em escala empresarial.
Tudo Sobre Você
• Mestrado ou Bacharelado em Ciência da Computação, IA/ML ou Engenharia, com significativa experiência prática liderando e oferecendo complexos programas de engenharia de IA ou ML em ambientes de produção.
• Criação, construção e implantação de aplicações de modelos de linguagem de grande porte (LLM), sistemas de gestão e oleodutos RAG — do protótipo à produção.
• Proficiência profunda com ecossistemas LLM: OpenAI, Anthropic, Gemini, Hugging Face, LangChain/LangGraph, e modelos de fundação de código aberto (LLaMA, Mistral, Falcon, etc.).
• Forte comando de padrões de engenharia de IA Gen: engenharia rápida, raciocínio em cadeia de pensamento, chamada de ferramenta/função, incorporação de vetores, busca semântica e arquiteturas de memória de agentes.
• Conhecimento sólido aplicado dos fundamentos da ML — modelagem preditiva, aprendizagem profunda (PyTorch, TensorFlow) e técnicas estatísticas — utilizadas em conjunto com a Gen AI para sistemas híbridos interpretáveis.
• Excelentes habilidades de engenharia Python, incluindo programação async, desenvolvimento de APIs (FastAPI) e criação de microserviços prontos para inferência; proficiência SQL necessária.
• Experiência prática com a infraestrutura de IA na nuvem (AWS SageMaker, Bedrock, Azure OpenAI ou GCP Vertex AI) e familiaridade com a ferramenta MLOps/LLMOps (MLflow, Pesos e Biases, etc.).
• Fortes habilidades analíticas, de comunicação e de gestão de stakeholders – com a capacidade de traduzir conceitos complexos de IA Gen em valor empresarial e liderar equipes interfuncionais para a entrega.
Mastercard é um empregador baseado em mérito, inclusive, igualdade de oportunidades que considera os candidatos sem respeito ao gênero, identidade de gênero, orientação sexual, raça, etnia, status de deficientes ou veteranos, ou qualquer outra característica protegida por lei. Contratamos o candidato mais qualificado para o papel. Nos EUA ou Canadá, se você precisar de acomodações ou assistência para concluir o processo de aplicação on-line ou durante o processo de recrutamento, entre em contato com o Clm e identifique o tipo de acomodação ou assistência que você está solicitando. Não inclua nenhuma informação médica ou de saúde neste email. A equipe de Alojamentos Razoáveis responderá prontamente ao seu e-mail.
Responsabilidade de Segurança Corporativa
Todas as atividades que envolvem o acesso a ativos, informações e redes Mastercard vêm com um risco inerente à organização e, portanto, espera-se que cada pessoa que trabalha para, ou em nome da, Mastercard seja responsável pela segurança da informação e deve:
• Apoiar as políticas e práticas de segurança da Mastercard;
• Garantir a confidencialidade e integridade das informações a serem acessadas;
• Denunciar qualquer suspeita de violação ou violação de segurança de informações, e
• Complete todos os treinamentos periódicos obrigatórios de segurança de acordo com as diretrizes da Mastercard.
De acordo com a filosofia de compensação total da Mastercard e assumindo que o trabalho será realizado nos EUA, o candidato bem-sucedido será oferecido um salário base competitivo e pode ser elegível para um bônus anual ou comissões, dependendo do papel. O salário base oferecido pode variar dependendo de múltiplos fatores, incluindo, mas não limitado à localização, conhecimento relacionado ao trabalho, habilidades e experiência. Os benefícios do Mastercard para os empregados a tempo inteiro (e certos a tempo parcial) incluem geralmente: seguro (incluindo medicamentos médicos, medicamentos prescritos, dentistas, visão, deficiência, seguro de vida); conta de despesa flexível e conta de poupança de saúde; licenças pagas (incluindo 16 semanas de licença parental nova e até 20 dias de licença de luto); 80 horas de Tempo de Doença e Seguro Pago, 25 dias de férias e 5 dias pessoais, pro-rated com base na data de aluguer; 10 férias anuais pagas dos EUA observadas; 401k com um jogo de empresa de melhor classe; compensação diferida para funções elegíveis; reembolso fitness ou instalações de fitness no local; elegibilidade para reembolso de propinas; e muitos mais. Os benefícios do Mastercard para estagiários geralmente incluem: 56 horas de tempo de doença paga e seguro; licença para júri; e instalações de fitness no local em alguns locais.
Intervalos de Pagamentos
O'Fallon, Missouri: $115,000 - $184,000 USD
Ver o texto original em inglês
Our Purpose
Mastercard powers economies and empowers people in 200+ countries and territories worldwide. Together with our customers, we’re helping build a sustainable economy where everyone can prosper. We support a wide range of digital payments choices, making transactions secure, simple, smart and accessible. Our technology and innovation, partnerships and networks combine to deliver a unique set of products and services that help people, businesses and governments realize their greatest potential.
Title and Summary
Senior AI Engineer
Mastercard's Business & Market Insights (B&MI) group empowers organizations to achieve growth and innovation goals by delivering unparalleled data-driven intelligence and cutting-edge AI solutions. By harnessing proprietary data, frontier generative AI, and global expertise, B&MI helps businesses make smarter, faster, and more impactful decisions. We transform complex, multi-modal data into agentic systems and generative applications that drive measurable business outcomes and sustained competitive advantage.
We are looking for a Senior AI Engineer, Generative AI & ML Engineering for the Operational Intelligence Program within B&MI. This role will expect Gen AI engineer to architect and deliver next-generation LLM, agentic, and multimodal AI systems that enable business growth, elevate customer experience, and ensure secure, scalable, production-grade AI. As a technical leader, you will set the engineering standard for Gen AI development — driving innovation across agentic orchestration, retrieval-augmented generation, LLMOps, and responsible AI — while fostering a culture of continuous learning and engineering excellence.
Roles & Responsibilities
• Architect and lead the development of multi-agent AI systems using frameworks such as LangGraph, CrewAI, and AutoGen — enabling autonomous reasoning, tool use, inter-agent coordination, and adaptive decision-making at enterprise scale.
• Design and operationalize multimodal generative AI pipelines that unify text, image, tabular, and graph data using transformer-based architectures (BERT, CLIP, LLaVA, T5, Whisper, GPT-4o, Gemini) for rich, cross-modal intelligence.
• Build production-grade RAG and Graph-RAG systems integrating vector databases (Pinecone, pgvector, OpenSearch) and knowledge graphs (Neo4j, AWS Neptune) for semantic retrieval, entity-aware reasoning, and grounded generation.
• Lead LLM fine-tuning, prompt engineering, and model alignment strategies — including RLHF, PEFT, LoRA, and instruction tuning — to adapt foundation models for specialized enterprise use cases.
• Establish robust LLMOps and MLOps pipelines on Databricks (AWS) using MLflow, feature stores, prompt evaluation frameworks, model lineage tracking, and continuous retraining workflows to ensure reliable AI delivery.
• Develop high-performance Python backend services for LLM inference orchestration, async job handling, streaming responses, and distributed data workflows supporting high-throughput Gen AI operations.
• Engineer state, memory, and context management subsystems that enable agents to reason temporally, maintain session continuity, manage long-context windows, and coordinate across tools and modalities.
• Implement Responsible AI and AI governance practices — including bias detection, hallucination mitigation, explainability dashboards, output safety guardrails, and compliance with data ethics standards — ensuring transparency and fairness of deployed models.
• Apply traditional ML and statistical modeling (regression, clustering, forecasting, ensemble methods) in hybrid architectures alongside LLMs for interpretable, explainability-first decision systems.
• Continuously research, evaluate, and productionize advancements in generative modeling, agentic AI, multimodal transformers, and frontier foundation models — benchmarking against enterprise-scale performance and safety requirements.
All About You
• Master's or Bachelor's degree in Computer Science, AI/ML, or Engineering, with significant hands-on experience leading and delivering complex Gen AI or ML engineering programs in production environments.
• Expert-level, hands-on experience designing, building, and deploying large language model (LLM) applications, agentic systems, and RAG pipelines — from prototype to production.
• Deep proficiency with LLM ecosystems: OpenAI, Anthropic, Gemini, Hugging Face, LangChain/LangGraph, and open-source foundation models (LLaMA, Mistral, Falcon, etc.).
• Strong command of Gen AI engineering patterns: prompt engineering, chain-of-thought reasoning, tool/function calling, vector embeddings, semantic search, and agent memory architectures.
• Solid applied knowledge of ML fundamentals — predictive modeling, deep learning (PyTorch, TensorFlow), and statistical techniques — used in tandem with Gen AI for hybrid, interpretable systems.
• Excellent Python engineering skills including async programming, API development (FastAPI), and building inference-ready microservices; SQL proficiency required.
• Hands-on experience with cloud AI infrastructure (AWS SageMaker, Bedrock, Azure OpenAI, or GCP Vertex AI) and familiarity with MLOps/LLMOps tooling (MLflow, Weights & Biases, etc.).
• Strong analytical, communication, and stakeholder management skills — with the ability to translate complex Gen AI concepts into business value and lead cross-functional teams toward delivery.
Mastercard is a merit-based, inclusive, equal opportunity employer that considers applicants without regard to gender, gender identity, sexual orientation, race, ethnicity, disabled or veteran status, or any other characteristic protected by law. We hire the most qualified candidate for the role. In the US or Canada, if you require accommodations or assistance to complete the online application process or during the recruitment process, please contact [contato no portal] and identify the type of accommodation or assistance you are requesting. Do not include any medical or health information in this email. The Reasonable Accommodations team will respond to your email promptly.
Corporate Security Responsibility
All activities involving access to Mastercard assets, information, and networks comes with an inherent risk to the organization and, therefore, it is expected that every person working for, or on behalf of, Mastercard is responsible for information security and must:
• Abide by Mastercard’s security policies and practices;
• Ensure the confidentiality and integrity of the information being accessed;
• Report any suspected information security violation or breach, and
• Complete all periodic mandatory security trainings in accordance with Mastercard’s guidelines.
In line with Mastercard’s total compensation philosophy and assuming that the job will be performed in the US, the successful candidate will be offered a competitive base salary and may be eligible for an annual bonus or commissions depending on the role. The base salary offered may vary depending on multiple factors, including but not limited to location, job-related knowledge, skills, and experience. Mastercard benefits for full time (and certain part time) employees generally include: insurance (including medical, prescription drug, dental, vision, disability, life insurance); flexible spending account and health savings account; paid leaves (including 16 weeks of new parent leave and up to 20 days of bereavement leave); 80 hours of Paid Sick and Safe Time, 25 days of vacation time and 5 personal days, pro-rated based on date of hire; 10 annual paid U.S. observed holidays; 401k with a best-in-class company match; deferred compensation for eligible roles; fitness reimbursement or on-site fitness facilities; eligibility for tuition reimbursement; and many more. Mastercard benefits for interns generally include: 56 hours of Paid Sick and Safe Time; jury duty leave; and on-site fitness facilities in some locations.
Pay Ranges
O'Fallon, Missouri: $115,000 - $184,000 USD
Cadastro grátis — o contato e o link oficial da vaga ficam no portal.