Engenheiro de Python e Machine Learning (BRL 23K/mês PJ)

NOUS LATAM; Taboão da Serra; Híbrido; BRL 233 578 - 279 781; Tempo integral

Resumo da oferta

Uma empresa de tecnologia está em busca de um Engenheiro de Python e Machine Learning para desenhar e desenvolver soluções de Inteligência Artificial. O candidato ideal deve ter forte conhecimento em Python, MLOps, e Kubernets, além de experiência na implementação de Machine Learning e LLMs. Este profissional irá atuar em um ambiente dinâmico e colaborativo em Taboão da Serra, contribuindo para a eficiência de soluções de IA e integração de sistemas legados.

Qualificações

• Sênior com experiência em IA e desenvolvimento de soluções de Machine Learning.
• Capacidade de traduzir requisitos de negócio em soluções técnicas focadas em IA.
• Experiência com integração de APIs REST e bancos de dados.

Responsabilidades

• Desenhar, desenvolver e operar soluções de IA de ponta a ponta.
• Implementar e colocar em produção pipelines de dados e soluções de Machine Learning.
• Colaborar com times de negócio e operações.

Conhecimentos

Domínio de Python

Boas práticas de código

Experiência com containers

Experiência com Kubernetes

Experiência em Machine Learning

Experiência em LLMs/GenAI

Experiência com Kafka

Experiência com Elasticsearch

Capacidade de desenhar arquiteturas de referência

Experiência com Git e CI/CD

Boa comunicação

Ferramentas

Git

Kubernetes

OpenShift

FastAPI

Flask

Kafka

Elasticsearch

Descrição da oferta de emprego

Engenheiro de Python e Machine Learning (BRL 23K/mês PJ)

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

• 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.).
• 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.
• 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.
• Capacidade de traduzir requisitos de negócio em soluções técnicas de IA com foco em valor e governança.
• 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

• 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.
• Experiência com OpenShift AI / KServe / vLLM em ambiente corporativo.
• Noções de monitoramento de custo e performance de modelos (tokens, latência, throughput).
• 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.
• 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).

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