Senior AI Platform Engineer: Scale Production AI

Chain Iq Group Ag; Lisboa; Presencial; EUR 70 000 - 110 000; Tempo integral

Resumo da oferta

A Chain IQ atua como parceira global de procurement movida a IA, buscando engenheiro sénior para criar plataformas confiáveis que suportem o ciclo de vida de modelos de IA em produção. O papel envolve deployment, observabilidade e automação, trabalhando com equipes de ML, Platform Engineering, Product Engineering e Data Engineering.

Espera-se experiência em plataformas de ML em produção, automação de pipelines e práticas de DevOps para manter escalabilidade, segurança e confiabilidade

Qualificações

• Experiência em operar plataformas de ML/IA em produção.
• Habilidade em construir pipelines de automação, deploy e versionamento.
• Conhecimento de observabilidade, métricas, logs e tracing em ambientes distribuídos.
• Conhecimento de CI/CD, IaC, automação de releases e operações de produção.

Responsabilidades

• Projetar, construir e manter capacidades da plataforma para deploy de sistemas de IA em produção.
• Desenvolver pipelines automatizados para packaging, deployment, versioning, testing, rollout e lifecycle management.
• Construir frameworks de avaliação que medem qualidade de modelos, latência e custo.
• Implementar monitorização de modelos, serviços de inferência e pipelines de recuperação.

Conhecimentos

Plataformas ML em produção

Automação de pipelines

Observabilidade

CI/CD

Orquestração de containers

Infraestrutura como código

Arquitetura de software

Colaboração entre equipes

Ferramentas

Ferramentas CI/CD

Kubernetes/ containers

Terraform/ IaC

Descrição da oferta de emprego

A Chain IQ atua como parceira global de procurement movida a IA, buscando engenheiro sénior para criar plataformas confiáveis que suportem o ciclo de vida de modelos de IA em produção. O papel envolve deployment, observabilidade e automação, trabalhando com equipes de ML, Platform Engineering, Product Engineering e Data Engineering.

Espera-se experiência em plataformas de ML em produção, automação de pipelines e práticas de DevOps para manter escalabilidade, segurança e confiabilidade