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title: '[Job-31453]Senior ML Engineer (B2B Personalization), Brasil at CI&T'
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last_seen: '2026-09-07'
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# [Job-31453]Senior ML Engineer (B2B Personalization), Brasil at CI&T

- **Company:** CI&T
- **Location:** Brazil
- **Work type:** remote
- **Posted:** 2026-09-04
- **Last confirmed live:** 2026-09-07
- **Apply:** https://jobs.lever.co/ciandt/3f6c1e73-efcf-4656-8cb6-c60bc3a310c8

## Job description

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. Importante: se você reside na Região Metropolitana de Campinas, sua presença nos escritórios da cidade será obrigatória, conforme a política de frequencia vigente.

Estamos explorando uma nova capability de personalização inteligente de ofertas e experiências para clientes B2B — contas empresariais com múltiplos pontos de contato, contratos de serviço recorrente e ciclos de decisão que combinam uso operacional, relacionamento comercial e atendimento (por exemplo: gestão de frotas comerciais, contratos B2B de serviço continuado, operações com múltiplas unidades). Nossos clientes deixam continuamente sinais — telemetria/uso operacional, histórico comercial (CRM), atendimento e serviço, frequência, jornada e intenção. Queremos transformar esses sinais em inteligência capaz de reconhecer padrões, identificar similaridades entre contas e, principalmente, adaptar dinamicamente a oferta e a experiência para cada uma. Estamos procurando uma pessoa que consiga transformar essa hipótese em um experimento real, mensurável e evolutivo — validado primeiro em ambiente controlado (sandbox / PoC) antes de qualquer decisão de escala ou produção. Não buscamos alguém para simplesmente construir um modelo de clustering. “Conseguimos transformar comportamento e histórico de uma conta B2B em decisões melhores sobre a oferta e a experiência comercial?”

Responsabilidades:

Você será responsável por conduzir tecnicamente o primeiro ciclo dessa capability, desde a exploração dos dados até a construção de um protótipo funcional e sua validação em ambiente controlado.

- Explorar grandes volumes de dados comportamentais e operacionais de contas B2B.
- Identificar padrões e similaridades entre contas/clientes empresariais.
- Experimentar técnicas de clustering, embeddings e representação comportamental.
- Construir features e representações capazes de capturar contexto operacional, comercial e de atendimento.
- Desenvolver modelos de propensity, recommendation ou next-best-action quando fizer sentido.
- Explorar uso de IA generativa/agentic para transformar recomendações em ações concretas (ex: geração de propostas comerciais personalizadas).
- Transformar insights analíticos em decisões aplicáveis à oferta/experiência comercial.
- Construir rapidamente protótipos e MVPs em ambiente sandbox/controlado.
- Desenhar experimentos controlados e frameworks de medição de impacto — mesmo quando a execução completa em produção ficar para uma fase posterior.
- Medir impacto e uplift projetado.
- Estabelecer mecanismos de feedback para evolução dos modelos.
- Trabalhar próximo de Product, UX, arquitetura/engenharia de IA e especialistas de negócio.
- Ajudar a definir, junto à arquitetura, o caminho de evolução do protótipo para uma capability escalável.

Requisitos:

- Machine Learning aplicado a problemas reais.
- Clustering e técnicas de aprendizado não supervisionado.
- Feature engineering.
- Recommendation systems.
- Propensity modeling.
- Similarity models.
- Embeddings e representação de comportamento.
- Avaliação e experimentação de modelos. Será valorizada familiaridade com K-Means, hierarchical clustering, DBSCAN/HDBSCAN, Gaussian Mixture Models, PCA/UMAP, vector embeddings e nearest-neighbor / similarity search. Mais importante que dominar todas essas técnicas é saber quando utilizá-las, quando não utilizá-las e como provar se elas geram valor. *Data Engineering*
- SQL avançado.
- Python.
- Pipelines de dados e feature pipelines.
- Processamento de grandes volumes de dados.
- Data lakes / warehouses.
- Dados estruturados e eventos comportamentais/operacionais.
- APIs e serviços para disponibilização de modelos. Não precisa ser um Data Engineer especializado em infraestrutura, mas deve conseguir sair da análise exploratória e chegar a um protótipo funcionando. IA Generativa & Agentic (diferencial forte)
- Uso de LLMs para geração de texto/recomendação contextualizada (ex: propostas comerciais personalizadas por conta).
- Noção de arquiteturas agente-a-agente (A2A) e protocolos abertos de orquestração (MCP) — não precisa ser especialista, mas deve saber colaborar com a arquitetura que os implementa. *Experimentação* Essa posição exige forte orientação a hipóteses. Você deverá saber transformar uma suposição sobre comportamento em uma hipótese testável, criar uma intervenção, estabelecer grupo de controle e medir impacto.
- A/B testing.
- Experiment design.
- Causal inference.
- Uplift.
- Métricas de negócio.
- Análise estatística.
- Model evaluation.
- Feedback loops. Dado o ciclo de venda B2B mais longo e a base de contas geralmente menor que em cenários B2C, nem sempre será possível rodar um A/B test real dentro do primeiro ciclo de validação. Nesses casos, o entregável esperado é o framework de experimentação desenhado e pronto para rodar assim que uma fase de escala for aprovada — não a execução completa em produção. O diferencial: pensar além do modelo Queremos alguém que consiga conectar: Behavior → Context → Intelligence → Decision → Experience → Outcome e não apenas: Data → Model → Prediction Você deverá ser capaz de discutir perguntas como:
- O que caracteriza o comportamento de uma conta B2B?
- Quais sinais são realmente relevantes?
- Clusters descobertos estatisticamente fazem sentido para o negócio?
- Como identificar mudanças de comportamento?
- Como combinar histórico com contexto operacional em tempo real?
- Como transformar uma similaridade em uma decisão?
- Como decidir qual oferta/experiência apresentar?
- Como medir se a personalização realmente funciona?
- Como evitar que a personalização gere apenas mais complexidade?
- Como criar um feedback loop que permita ao sistema aprender continuamente? Conhecimentos desejáveis
- Customer Data Platforms.
- Personalization engines.
- Recommendation systems.
- Real-time decisioning.
- Marketing technology.
- Digital products.
- B2B / mobilidade / gestão de frotas (desejável, não obrigatório).
- Experimentation platforms.
- Feature stores.
- Vector databases.
- MLOps.
- Real-time ML. Perfil que procuramos
- Forte curiosidade intelectual.
- Orientação a experimentação.
- Capacidade de trabalhar com problemas pouco definidos.
- Capacidade de transformar hipóteses em protótipos.
- Boa transição entre Data Science, Engineering e Product.
- Pragmatismo para colocar algo funcionando rapidamente.
- Capacidade de distinguir complexidade técnica de valor para o cliente.
- Habilidade para explicar conceitos sofisticados de forma simples para stakeholders de negócio.
- Mentalidade de produto.
- Conforto trabalhando em ambientes de alta ambiguidade.

## #LI-RR2

Nossos benefícios:

- Plano de saúde e odontológico;
- Vale alimentação e refeição;
- Auxílio-creche;
- Licença parental estendida;
- Parceria com academias e profissionais de saúde e bem-estar via Wellhub (Gympass)  TotalPass;
- Participação nos Lucros e Resultados (PLR);
- Seguro de Vida;
- Plataforma de aprendizagem contínua (CI&T University);
- Clube de descontos;
- Plataforma online gratuita dedicada à promoção da saúde física, mental e bem-estar;
- Curso gestante e parentalidade responsável;
- Parceria com plataformas de cursos online;
- Plataforma para aprendizagem de idiomas;
- E muitos outros

Mais detalhes sobre os nossos benefícios aqui: https://ciandt.com/br/pt-br/carreiras

Na CI&T, a inclusão começa no primeiro contato. Se você é pessoa com deficiência, é importante apresentar o seu laudo durante o processo seletivo. Consulte quais dados são necessários conter no laudo clicando aqui. Assim, podemos garantir o suporte e as adaptações que você merece. Se ainda não tem o laudo caracterizador, não se preocupe: podemos te apoiar para obtê-lo.

Temos um time dedicado de Saúde e Bem-estar, especialistas em inclusão e grupos de afinidade que estarão com você em todas as etapas. Conte com a gente para fazer essa jornada lado a lado.

## About CI&T

## Company Overview
- **One-liner**: CI&T is a global digital services company that helps large enterprises deploy AI to drive measurable business impact through strategy, AI-native execution, and IP-based solutions.
- **Entity Type**: Public (NYSE: CINT)
- **Headquarters**: New York, United States
- **Founded**: 1995
- **Founders**: Not publicly available as individual names

## Core Business
- Primary industry/industries: IT Services and IT Consulting
- Target customers: B2B, primarily large enterprises and fast-growth clients across multiple industries
- Mission or purpose statement: "From AI ambition to measurable business impact." The company helps clients navigate change by pairing business strategy, AI-native execution, and IP-based solutions to turn AI investment into outcomes.

## Products & Services
- **CI&T FLOW**: Proprietary AI system that boosts team productivity and ensures fast, efficient, and scalable results.
- **Lean AI Methodology**: A structured approach for AI deployment that ships as fast as AI learns.
- **AI-Native Execution**: Hands-on development and deployment of AI solutions for enterprise clients.
- **Business Strategy & Consulting**: Identifying the right problems for clients and charting transformation roadmaps.
- **Application Modernization**: Modernizing legacy systems for cloud-native, AI-ready infrastructure.
- **Data & AI Services**: Data engineering, governance, business intelligence, data strategy, and analytics.
- **Martech & Digital Experience**: Commerce services, digital product design, customer experience, and digital experience platforms.
- **Professional Services**: General technology consulting and managed services.

## Market Standing
- **Valuation/Market Cap**: USD 928.4 million (as of October 2024)
- **Key Metric**: Annual Revenue of USD 489.6 million (fiscal year ending Dec 2024)
- **Notable Investors/Partners**: Advent International (led private equity round in 2019); Google Cloud Partner; recognized as a Strong Performer in The Forrester Wave for Modern Application Development Services; recognized in Gartner Magic Quadrant for Custom Software Development Services.
- **Growth Signals**: Headcount grew 15.9% year-over-year to over 8,000 employees across 25+ countries; serves 100+ large enterprises and fast-growth clients; IPO in 2021; recognized as a Glassdoor Best Places to Work.

## Competitive Advantages
- **30-Year Track Record**: Proven history of helping clients navigate technological change since 1995.
- **AI-Native Focus**: Deep specialization in generative AI and AI deployment, not just general IT services.
- **Proprietary IP**: CI&T FLOW and Lean AI methodology create a differentiated, repeatable delivery model.
- **Global Scale with AI Builders**: 8,000+ "AI Builders" across 11 countries, offering both scale and nearshore/offshore cost advantages.
- **Analyst Recognition**: Consistently featured in Gartner Magic Quadrant and Forrester Wave reports.
- **Diverse Client Base**: Serves over 100 enterprise clients across multiple sectors, reducing dependency on any single industry.

## Strategic Focus
- **AI-First Transformation**: The company is fully pivoting to an AI-native model, positioning itself as the partner for enterprises moving from AI ambition to measurable impact.
- **IP Monetization**: Scaling CI&T FLOW as a commercial product/service beyond internal use.
- **Global Expansion**: Growing presence beyond Brazil (its largest talent base) into North America, Europe, and Asia-Pacific.
- **Talent Growth**: Continuing to hire aggressively, especially in AI, data, and engineering roles.

## Why Work Here
- **Culture & Inclusion**: Certified by the Great Place to Work Institute, featured on Glassdoor’s Best Places to Work list. Emphasis on diversity, equity, and inclusion with affinity groups and UN-recognized employment practices for people with disabilities.
- **Remote/Hybrid Policy**: Most roles are remote (home office) within Brazil or other countries of operation. Some positions, especially senior or collaborative roles, are hybrid (e.g., 3x/week in Campinas, Brazil).
- **Career Development**: Structured career process called "Journey" with a platform connecting feedback, results, and opportunities. Continuous support from leaders with personalized development plans.
- **Global Exposure**: Work across 25+ countries and 11 operating nations with a diverse, multicultural team of over 8,000 people.
- **Perks & Benefits**: Tailored benefits for personal and professional wellbeing, though specifics vary by location.
- **Size & Stability**: Publicly traded company with 30 years of history, combining startup-like innovation with corporate stability.
- **Engineering Culture**: Heavy emphasis on technical roles (53% of workforce is technical), with active hiring in AI, data, full-stack, and architecture positions.

## Sources
1. [ciandt.com - About Us](https://ciandt.com/sg/en/about-us)
2. [ciandt.com - Careers](https://ciandt.com/us/en-us/careers)
3. [investors.ciandt.com - IR Overview](https://investors.ciandt.com/)
4. [linkedin.com - CI&T Company Profile](https://www.linkedin.com/company/ciandt)
5. [jobs.lever.co - CI&T Open Positions](https://jobs.lever.co/ciandt)

## Other roles at CI&T

- [[Job -31435] Devop0s Admin, Colombia](https://feeny.ai/job/job-31435-devop0s-admin-colombia-ci-t-colombia-rqp9cyxybz4w) — Colombia
- [[Job-31450] Senior Product Manager, Brazil](https://feeny.ai/job/job-31450-senior-product-manager-brazil-ci-t-brazil-skmq21gv3mhc) — Brazil
- [[Job-31399] Mid -Level QA Automation](https://feeny.ai/job/job-31399-mid-level-qa-automation-ci-t-brazil-msys8f07n1kb) — Brazil
- [[Job-31418] Senior Business Analyst, Colombia](https://feeny.ai/job/job-31418-senior-business-analyst-colombia-ci-t-colombia-kfa5a23eb2tx) — Colombia
- [[Job-31455] AI Engineer & Software Architect, Brasil](https://feeny.ai/job/job-31455-ai-engineer-software-architect-brasil-ci-t-brazil-nycqs8a3ft8p) — Brazil
- [[Job 31517] Data Scientist](https://feeny.ai/job/job-31517-data-scientist-ci-t-brazil-8jn71v78z8pp) — Brazil
- [[Job - 31402] Tech Lead (.Net) Senior, Brazil](https://feeny.ai/job/job-31402-tech-lead-net-senior-brazil-ci-t-brazil-db906f1x0cv3) — Brazil
- [[Job - 31408] Senior QA Automation](https://feeny.ai/job/job-31408-senior-qa-automation-ci-t-brazil-tkp0aa9vf565) — Brazil
- [[Job-31452] Software Architect AI SDLC Senior, Brazil](https://feeny.ai/job/job-31452-software-architect-ai-sdlc-senior-brazil-ci-t-brazil-7wwttcyc3786) — Brazil
- [[Job-31504] Senior Developer Fullstack Python e React, Brasil](https://feeny.ai/job/job-31504-senior-developer-fullstack-python-e-react-brasil-ci-t-brazil-zfn5app9cwj7) — Brazil