Líder de Engenharia de IA para AI4Ops

Alleasy; São Paulo; Hybrid; BRL 446,000 - 781,000; Full time

Job summary

Alleasy procura um líder de engenharia para governar a plataforma de IA, coordenar a arquitetura, padrões de entrega e o roadmap de serviços de IA. Você conduzirá equipes técnicas, garantirá qualidade de produção e liderará iniciativas de integração entre ferramentas de IA.

O papel envolve supervisionar governança de agentes, segurança, e conformidade, além de estabelecer práticas de entrega com foco em confiabilidade e escalabilidade.

Qualifications

• Experiência em liderança de engenharia com entregas técnicas complexas.
• Conhecimento em IA gerativa, agentes e pipelines de produção.
• Sólida prática com Python, SQL, APIs; entrega via Git e CI/CD.
• Inglês fluente e habilidade de comunicar decisões técnicas.
• Forte atuação em governança, segurança e conformidade de IA responsável.

Responsibilities

• Governar a plataforma e contribuir para arquitetura e padrões de engenharia.
• Definir inventário de agentes, controle de acesso e versionamento.
• Contribuir para a malha de agentes e integração entre Databricks e IQ.
• Garantir qualidade, custo, latência e monitoramento em produção.
• Liderar a equipe, priorizar tarefas e remover impedimentos.
• Trabalhar com Produto AI4Ops e equipes de dados e segurança.

Skills

Inglês fluente

Liderança

Soluções de IA

Python

SQL

APIs

Education

Superior completo em Tecnologia

Tools

Git

CI/CD

Databricks

Job description

Habilidades:

Inglês fluente, Liderança, Soluções de IA

Formação:

Superior completo em Tecnologia e afins.

Liderança em engenharia: Experiência em engenharia de software, dados, aprendizado de máquina ou plataformas, incluindo experiência na

liderança de entregas técnicas complexas e na orientação de engenheiros.

Sistemas de agentes em produção: Experiência em levar soluções de IA generativa ou agentes do protótipo à produção, incluindo confiabilidade,

segurança, suporte e qualidade mensurável.

Plataformas corporativas de IA: Forte experiência prática com Databricks ou com o ecossistema Microsoft IQ, além de conhecimento prático

da outra plataforma. Os recursos relevantes incluem Databricks Unity Catalog e Unity Gateway, MLflow, AI Search ou Vector Search, e

Engenharia de agentes: Conhecimento prático de Model Context Protocol, chamadas de ferramentas, geração aumentada por recuperação,

embeddings e busca, design de prompts e contexto, fluxos de trabalho de agentes, padrões multiagentes e avaliação.

Segurança e governança: Experiência com identidade, OAuth ou identidades gerenciadas, acesso baseado em função ou atributo, segredos,

permissões de dados, logs de auditoria, privacidade, controles de IA responsável e aprovação humana para ações sensíveis.

Fundamentos de engenharia: Capacidade prática com Python, SQL, APIs, entrega baseada em Git e CI/CD. Familiaridade com implantação em

nuvem, testes automatizados, infraestrutura como código e observabilidade em produção.

Comunicação: Inglês fluente e capacidade de explicar decisões técnicas com clareza a engenheiros, líderes de produto, equipes de segurança

e representantes das áreas de negócio.

Principais responsabilidades:

Governança da plataforma Contribuir para a arquitetura, os padrões de engenharia e o roteiro de entregas do plano de controle e da malha

de agentes compartilhados entre Databricks, Microsoft IQ e plataformas corporativas conectadas.

Governança e controles Estabelecer o inventário, a atribuição de responsáveis e o versionamento dos agentes; identidade e acesso com privilégio

mínimo; aprovações e supervisão humana; monitoramento de qualidade, custo, latência e risco; trilhas de auditoria; e resposta a incidentes.

Malha de agentes Contribuir para servidores reutilizáveis de Model Context Protocol, APIs, ferramentas e ações. Garantir o uso seguro de

credenciais, permissões de leitura e gravação, aprovações de ferramentas, logs, reversão e revogação.

Entrega de engenharia Criar implementações de referência e componentes críticos sob orientação e validação da equipe da Plataforma de IA;

revisar código e projetos técnicos, aprimorar pipelines e apoiar a resolução de problemas que bloqueiem a equipe.

Qualidade dos agentes Definir padrões práticos para geração aumentada por recuperação, fundamentação semântica, orquestração de

agentes, avaliação, salvaguardas, feedback humano e monitoramento em produção.

Decisões técnicas Selecionar tecnologias e padrões de integração adequados e apresentá-los ao comitê da plataforma de IA; promover a

interoperabilidade e reduzir duplicações no SPARK OS, MyApps e demais plataformas de negócios.

Liderança da equipe Liderar, orientar e definir as prioridades da equipe de engenharia. Definir expectativas claras, alocar capacidade, remover

impedimentos, gerenciar riscos técnicos e manter a disciplina de entrega.

Parceria Trabalhar em estreita colaboração com o Gerente de Produto de AI4Ops, as equipes da plataforma de dados e IA, Segurança,

Arquitetura Corporativa e os responsáveis pelos produtos para transformar necessidades de negócio em capacidades governadas e reutilizáveis.

Local:

Indianópolis – São Paulo – SP (visitas esporádicas).