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Desenvolvedor de Nuvem Especializado em Integração de Modelos de IA Generativa

NAVA - Technology for Business

São Paulo

Presencial

BRL 70.000 - 90.000

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Resumo da oferta

Uma empresa de tecnologia está em busca de um(a) Desenvolvedor(a) de Nuvem Especializado(a) em Integração de Modelos de IA Generativa. O profissional será responsável por desenvolver e integrar soluções baseadas em nuvem, utilizando plataformas como AWS e Azure, e gerenciar fluxos de dados otimizados. É essencial ter experiência em Python e em práticas de MLOps. O trabalho é presencial em São Paulo, com foco em segurança e governança de dados.

Qualificações

  • Experiência avançada com plataformas como AWS e Azure.
  • Proficiência em Python e bibliotecas relevantes para IA.
  • Conhecimento em práticas modernas de MLOps e DevOps.

Responsabilidades

  • Desenvolver e gerenciar pipelines de integração para consumo de modelos de IA generativa.
  • Implementar soluções escaláveis e seguras utilizando serviços AWS.
  • Monitorar fluxos de autorização e aplicar rigorosas políticas de controle de acesso.

Conhecimentos

Python
Resolução de problemas
Comunicação
Criatividade

Ferramentas

AWS
Azure
Docker
Kubernetes
Terraform
JIRA

Descrição da oferta de emprego

Desenvolvedor de Nuvem Especializado em Integração de Modelos de IA Generativa

Join to apply for the Desenvolvedor de Nuvem Especializado em Integração de Modelos de IA Generativa role at NAVA - Technology for Business

Desenvolvedor de Nuvem Especializado em Integração de Modelos de IA Generativa

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  • Desenvolvimento e integração na nuvem: Experiência avançada com plataformas como AWS e/ou Azure, incluindo serviços de computação sem servidor, armazenamento e gateways API.
  • Expertise em Python: Proficiência no desenvolvimento com bibliotecas relevantes para IA (LangChain, Transformers, etc) e manipulação de dados (pandas, NumPy, etc), além de administrar os desafios de trabalhar com Python em AWS Lamda.
  • Integração de APIs: Experiência sólida com design e consumo de APIs REST, assim como integração de modelos por meio de plataformas como AWS Bedrock.
  • LLMs (Large Language Models): Capacidade de trabalhar com modelos como Claude (Anthropic), incluindo embeddings, vetorização semântica e ajustes (fine-tuning) para personalização.
  • Vetorização e busca semântica: Proficiência em ferramentas como AWS Kendra para implementar bancos de dados vetoriais e sistemas de recuperação.
  • Segurança: Experiência prática em configurar e gerenciar guardrails, salvaguardas, auditoria e governança de segurança para dados e fluxos de trabalho.
  • MLOps: Conhecimento em práticas modernas de MLOps, incluindo containerização (Docker), orquestração (Kubernetes), pipelines CI/CD e monitoramento contínuo.

Requisitos Técnicos

  • Desenvolvimento e integração na nuvem: Experiência avançada com plataformas como AWS e/ou Azure, incluindo serviços de computação sem servidor, armazenamento e gateways API.
  • Expertise em Python: Proficiência no desenvolvimento com bibliotecas relevantes para IA (LangChain, Transformers, etc) e manipulação de dados (pandas, NumPy, etc), além de administrar os desafios de trabalhar com Python em AWS Lamda.
  • Integração de APIs: Experiência sólida com design e consumo de APIs REST, assim como integração de modelos por meio de plataformas como AWS Bedrock.
  • LLMs (Large Language Models): Capacidade de trabalhar com modelos como Claude (Anthropic), incluindo embeddings, vetorização semântica e ajustes (fine-tuning) para personalização.
  • Vetorização e busca semântica: Proficiência em ferramentas como AWS Kendra para implementar bancos de dados vetoriais e sistemas de recuperação.
  • Segurança: Experiência prática em configurar e gerenciar guardrails, salvaguardas, auditoria e governança de segurança para dados e fluxos de trabalho.
  • MLOps: Conhecimento em práticas modernas de MLOps, incluindo containerização (Docker), orquestração (Kubernetes), pipelines CI/CD e monitoramento contínuo.

Requisitos Complementares

  • Experiência com fluxos de trabalho de DevOps, gerenciamento de infraestrutura como código (ex.: Terraform).
  • Sólido entendimento de governança de dados, regulamentações e conformidade.
  • Habilidade para solucionar problemas complexos e inovar em um ambiente em rápida evolução.
  • Conhecimento de JIRA (diferencial)

Habilidades Comportamentais (Soft Skills)

  • Capacidade de resolução de problemas e pensamento crítico.
  • Excelência na comunicação com equipes multidisciplinares e na articulação de conceitos técnicos.
  • Criatividade e proatividade para propor soluções em IA generativa.

Procuramos um(a) desenvolvedor(a) de nuvem altamente qualificado(a) para atuar em um ambiente focado em inteligência artificial generativa (GenAI). O(a) profissional será responsável por integrar modelos de IA por meio de APIs, implementar soluções baseadas em nuvem e gerenciar fluxos de dados otimizados, contribuindo para o sucesso das iniciativas de IA da empresa. O papel inclui o cuidado com a segurança em todos os níveis, aplicando políticas de governança, controle de acesso, proteções (guardrails) e salvaguardas robustas.

Principais responsabilidades

  • Desenvolver e gerenciar pipelines de integração para consumo de modelos de IA generativa usando AWS Bedrock, APIs REST e gateways API.
  • Garantir a implementação de soluções escaláveis e seguras utilizando serviços AWS (Lambda, S3, IAM, DynamoDB, Cognito, BedRock, KENDRA, SageMaker, CloudForm, entre outros).
  • Implementar sistemas de Recuperação Aumentada por IA (RAG) com ferramentas como AWS Kendra e integração com LLMs.
  • Processar dados em diferentes formatos (por exemplo, imagens em base64, parquet, documentos, planilhas, etc) e integrar modelos preexistentes para resultados otimizados.
  • Propor e implementar salvaguardas e governança de dados para garantir segurança e conformidade em todas as etapas dos projetos.
  • Monitorar fluxos de autorização e aplicar rigorosas políticas de controle de acesso baseadas em IAM (Identity and Access Management).
  • Acompanhar e implementar boas práticas de MLOps e DevOps para o ciclo de vida dos modelos (Docker, Kubernetes, CI/CD).

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