• Design, build, deploy, and refine highly reliable AI agents operating at massive scale. • Power Dropbox Dash's universal agentic search and autonomous organization features, transforming how millions of users collaborate, stay organized, and focus on important work. • Collaborate with teams to deliver high-quality software and meet project objectives.

• Design and productionize agentic AI frameworks — including multi-agent coordination, planning, tool-use, and memory — that allow agents to maintain long-term context and execute complex tasks across the Dropbox ecosystem. • Lead the end-to-end design of ML systems, from fine-tuning (SFT, RLAIF) and advanced prompting to inference optimization and production monitoring. • Establish rigorous safety, alignment, and evaluation frameworks to ensure our autonomous systems are helpful, honest, and harmless. • Collaborate across Product, Design, Infra, and Frontend teams to translate ambiguous user needs into concrete AI capabilities that move the needle for the business. • Mentor junior engineers and serve as a core contributor to the broader Dropbox AI strategy, fostering a culture of technical excellence.

Role Description Buscamos um(a) profissional para liderar a construção de soluções de IA aplicada ao domínio de cadastro e dados mestres (MDM), com atuação ponta a ponta — da concepção à implementação. Essa pessoa será responsável por identificar oportunidades de uso de IA, propor soluções e implementá-las em ambiente produtivo, com foco em geração de valor para áreas como crédito, comercial e governança de dados. - Definir e implementar soluções de IA e Machine Learning para análise de dados cadastrais; - Desenvolver mecanismos de detecção de anomalias em dados cadastrais; - Monitorar eventos relevantes, como alterações societárias, CNAE e porte de empresas; - Criar soluções de IA generativa para recomendação de regras de negócio e governança de dados; - Integrar modelos e soluções com plataformas de MDM (Master Data Management); - Construir pipelines de dados e serviços para suportar inferência em produção; - Atuar junto às áreas de negócio para identificar oportunidades e traduzir problemas em soluções técnicas; - Garantir qualidade, escalabilidade e governança das soluções implementadas. Qualifications - Experiência com Python e desenvolvimento de soluções de dados ou Machine Learning; - Vivência prática com Machine Learning aplicado (além de teoria); - Experiência com engenharia de dados (ETL/ELT, pipelines, manipulação de dados estruturados); - Conhecimento em modelos de linguagem e IA generativa (LLMs); - Experiência com ambientes cloud (Azure, AWS ou GCP); - Conhecimento em APIs e deploy de modelos em produção. Requirements - Experiência com MDM ou governança de dados; - Conhecimento em dados cadastrais, crédito ou risco; - Experiência com detecção de anomalias; - Vivência com ferramentas como Databricks, Spark ou similares. Benefits - Vales Alimentação e Refeição (Swile); - Flexibilidade para crédito em Auxílio Home-Office (Swile); - Cobertura de até 100% em Plano de Saúde e Odontológico; - Seguro de Vida em grupo; - Trabalho remoto; - Convênio Saúde Mental - psicoterapia online e presencial; - Incentivo a certificações e cursos; - Convênio para cursos de pós-graduação e MBA (Esalq/USP); - Parceria com escolas de idiomas; - Parceria com academias e apps de bem-estar (Wellhub); - Palestras e rodas de conversa internas; - Bônus por indicação; - Happy hours; - Mimos em datas comemorativas.

Our team is passionate about leveraging AI, cloud platforms, and modern development practices to build cutting-edge applications. We are seeking a talented ML/AI Engineer to build AI tools with real users on Google Cloud Platform (GCP). The ideal candidate will have experience with Google AI tools such as Vertex AI, Contact Center AI (CCAI), and Document AI (DocAI). Responsibilities: - Develop and implement AI tools on GCP that are tailored for real users. - Utilize Google AI tools like Vertex AI, CCAI, and DocAI to create and optimize AI models. - Collaborate with cross-functional teams to understand user needs and translate them into technical requirements. - Conduct data preprocessing, feature engineering, and model training and evaluation. - Deploy, monitor, and maintain AI models in production environments. - Write clean, maintainable, and efficient code. - Stay up-to-date with emerging technologies and industry trends in AI and machine learning.