Consultor De Inteligência Artificial (Ia)

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

Resumo da oferta

Uma empresa de tecnologia está em busca de um profissional sênior em Inteligência Artificial para desenhar, desenvolver e operar soluções completas em ambientes container-orientados como Kubernetes. O candidato ideal deve ter profundo conhecimento em Python ou JAVA para construção de APIs e estar familiarizado com práticas de MLOps e integração com sistemas legados. É essencial experiência com Machine Learning e LLMs em produção. A posição oferece um ambiente dinâmico com desafios técnicos significativos.

Qualificações

• Experiência em Machine Learning clássico, treino e avaliação de modelos.
• Experiência em LLMs e suas implementações em produção.
• Boas práticas de desenvolvimento de software.

Responsabilidades

• Desenhar e desenvolver soluções de Inteligência Artificial de ponta a ponta.
• Operar pipelines de dados em ambiente Kubernetes.
• Integrar soluções de IA com sistemas legados e bancos de dados.

Conhecimentos

Python

JAVA

Kubernetes

Machine Learning

LLMs

Kafka

Ferramentas

OpenShift

FastAPI

Flask

Elasticsearch

Descrição da oferta de emprego

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).

Requisitos : 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).