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Engenheiro(A) De Mlops
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
Ferramentas
#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.
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.
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.
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.).
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.
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 na 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).
Remuneração : R$ ,00 / ano (remuneração + benefícios)
* O salário de referência é obtido com base em objetivos de salário para líderes de mercado de cada segmento de setor. Serve como orientação para ajudar os utilizadores Premium na avaliação de ofertas de emprego e na negociação de salários. O salário de referência não é indicado diretamente pela empresa e pode ser significativamente superior ou inferior.