Engenheiro(A) De Mlops

Data Facts; Taboão da Serra; Presencial; BRL 100.000 - 150.000; Tempo integral

Resumo da oferta

Uma empresa inovadora de tecnologia em Taboão da Serra busca um(a) profissional sênior para desenvolver e operar soluções de Inteligência Artificial de ponta a ponta. O profissional será responsável pela criação de arquiteturas de referência, integração de serviços de IA com sistemas legados e documentação efetiva de processos. O candidato ideal deve ter experiência significativa em Python, MLOps, Machine Learning, bem como conhecimento em Kubernetes e GenAI. Oferece-se remuneração competitiva com benefícios.

Qualificações

• Experiência sênior em desenhar, desenvolver e operar soluções de Inteligência Artificial.
• Capacidade de traduzir requisitos de negócio em soluções técnicas de IA.
• Experiência em Machine Learning clássico e LLMs em produção.

Responsabilidades

• Desenhar arquiteturas de referência para soluções de IA.
• Integrar serviços de IA com sistemas legados e bancos de dados.
• Documentar soluções claras e efetivas.

Conhecimentos

Python

MLOps

Machine Learning

Kubernetes

GenAI

JAVA

Ferramentas

Kafka

Elasticsearch

OpenShift

Descrição da oferta de emprego

#vagaemparceiro Quer fazer parte de uma empresa inovadora de Tecnologia da Informação?

Buscamos um(a) 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 na 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).

INFORMAÇÕES ADICIONAIS

Remuneração : R$ ,00 / ano (remuneração + benefícios)