Artificial Intelligence Consultant

Outly; Taboão da Serra; Presencial; BRL 120.000 - 160.000; Tempo integral

Resumo da oferta

Uma empresa de tecnologia em Taboão da Serra está à procura de um profissional sênior para desenvolver soluções de Inteligência Artificial. O candidato ideal deve ter forte atuação em Python, MLOps, e conhecimento em GenAI. Além disso, será responsável por desenhar arquiteturas e operar aplicações em ambientes Kubernetes. Esta vaga é 100% presencial e busca um perfil hands-on com autonomia e boa comunicação com equipes. Oportunidade de impactar diretamente o valor e a governança dos projetos de IA.

Qualificações

• Domínio em Python ou JAVA para construção de APIs e serviços.
• Experiência com Kubernetes / OpenShift em produção.
• Capacidade de desenhar arquiteturas de referência para soluções de IA.

Responsabilidades

• Desenhar, desenvolver e operar soluções de Inteligência Artificial ponta a ponta.
• Operação de aplicações em ambientes Kubernetes.
• Traduzir requisitos de negócio em soluções técnicas de IA.

Conhecimentos

Python

MLOps

GenAI

Kubernetes

OpenShift

Ferramentas

FastAPI

Flask

ETL

Kafka

Elasticsearch

Descrição da oferta de emprego

VAGA 100% PRESENCIAL – Taboão da Serra / SP

Profissional sênior responsável por desenhar, desenvolver e operar soluções de Inteligência Artificial ponta a ponta — desde pipelines de dados até deploy de modelos de Machine Learning e LLMs em ambiente container-orientado (Kubernetes / OpenShift).

Atuação forte em Python, MLOps, GenAI / RAG e entendimento de domínio de negócio.

Conhecimentos necessários

• Linguagem e backend
  • Domínio de Python ou JAVA para construção de APIs, serviços e jobs batch (ex. : FastAPI / Flask, scripts de automação, ETLs).
  • Boas práticas de código (logs, testes, organização de pacotes, virtualenv / poetry / pip, etc.).
• Infraestrutura, containers e orquestração
  • Experiência com containers : build, otimização de imagens, multi-stage builds.
  • Experiência com Kubernetes / OpenShift (desejável experiência real em produção) :
  • Deploy e operação de aplicações (Deployments, CronJobs, ConfigMaps, Secrets, Ingress / Routes).
  • Noções de observabilidade, logs, métricas e troubleshooting em cluster.
• MLOps / Data & AI
  • Experiência em Machine Learning clássico (treino, avaliação, versionamento de modelos e features).
  • Experiência em LLMs / GenAI em produção (vLLM, KServe, OpenShift AI ou similar).
  • Conhecimento em pipelines de dados e integração com fontes diversas.
  • Experiência com Kafka ou outros sistemas de mensageria / streaming para ingestão de eventos em larga escala.
  • Experiência com Elasticsearch / OpenSearch ou outro mecanismo de busca para indexação, consulta e análise de dados.
• Arquitetura e integração
  • Capacidade de desenhar arquiteturas de referência para soluções de IA (batch, near real time, APIs síncronas).
  • Integração de serviços de IA com sistemas legados, APIs REST e bancos de dados.
  • Experiência com Git, CI / CD e boas práticas de versionamento e automação de deploy.
• Domínio de negócio
  • Capacidade de traduzir requisitos de negócio em soluções técnicas de IA com foco em valor e governança.
• Perfil comportamental
  • Atuação sênior / hands‑on, com autonomia para propor arquitetura, implementar, testar e colocar em produção.
  • Boa comunicação com times de negócio, produto, desenvolvimento e operações.
  • Capacidade de documentação clara (README, FAQs, dicionário de dados, fluxos de arquitetura, etc.).

Conhecimentos desejáveis

• GenAI e LLMs avançado
• Experiência com RAG, vector stores e embeddings.
• Conhecimento em orquestração de LLMs (agentes, ferramentas, chain‑of‑thought supervisionado, etc.).
• Experiência com modelos como Llama, Falcon, ou outros LLMs self‑hosted.
• Ferramentas e ecossistema
  • Experiência com OpenShift AI / KServe / vLLM em ambiente corporativo.
  • Noções de monitoramento de custo e performance de modelos (tokens, latência, throughput).
• Data Engineering / Analytics
  • Conhecimento de modelagem de dados, ETL / ELT e boas práticas de qualidade de dados.
  • Experiência em criação de dashboards / relatórios para acompanhar uso de IA, métricas de negócio e indicadores de risco.
• Segurança e governança
  • Noções de segurança de dados, LGPD, anonimização e controle de acesso em projetos de governo / setor público.Boas práticas de governança de modelos (auditoria, rastreabilidade, logging de consultas, explainability básica).