AI/MlOps Engineer PL/JR+

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Descrição da Vaga

Buscamos um(a) AI/MLOps Engineer para apoiar a sustentação, evolução e monitoramento de projetos. Procuramos uma pessoa desenvolvedora com mentalidade engineering-first, que adore o ecossistema Python, queira se especializar na engenharia de IA e esteja pronta para garantir que sistemas críticos em produção rodem com máxima eficiência.

Responsabilidades

Apoiar o desenvolvimento e a evolução de fluxos conversacionais baseados em LLMs, auxiliando na implementação de engenharia de prompts e testes de sistemas multi-agente.
Construir e manter APIs robustas em Python (FastAPI/Django) que dão suporte à plataforma de Smart Chat, garantindo código limpo e boa performance.
Operar ferramentas de telemetria para monitorar logs, métricas e traces em tempo real, atuando ativamente na triagem inicial e resolução de incidentes (troubleshooting).
Auxiliar na automação de esteiras de deploy de modelos e agentes, garantindo a execução correta de rotinas de retraining e versionamento.
Apoiar o time na configuração de ambientes conteinerizados via Docker e no deploy de aplicações dentro de clusters Kubernetes (EKS) na AWS.
Atuar de forma colaborativa com Cientistas de Dados, Engenheiros de Software e times de Produto para implementar melhorias nos fluxos operacionais.

Requisitos

✓Experiência prática com desenvolvimento backend corporativo utilizando Python (frameworks como FastAPI, Django ou Flask).
✓Conhecimento em boas práticas de programação (Clean Code, testes automatizados e controle de versionamento com Git).
✓Noções teóricas ou vivência prática com o ecossistema de LLMs (uso de APIs de IA, frameworks como LangChain/LangGraph ou bibliotecas de Hugging Face).
✓Experiência prática no uso de Docker para conteinerização de microsserviços.
✓Conhecimento básico ou intermediário em infraestrutura de nuvem (AWS ou equivalentes).
✓Familiaridade com ferramentas de monitoramento e logs (ex: CloudWatch, Datadog, Sentry ou OpenTelemetry).
✓Perfil proativo, excelente comunicação, resiliência e forte desejo de aprender tecnologias de ponta sob cenários dinâmicos.
•Conhecimento ou certificação básica em Terraform ou manipulação de manifests de Kubernetes e Helm.
•Projetos pessoais ou acadêmicos práticos envolvendo o deploy de modelos de Machine Learning ou agentes de IA.

Categorias

Programação DevOps

Sobre a Empresa

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