Engenheiro(a) de MLOps & IA | Sênior / Tech Lead

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Descrição da Vaga

Buscamos uma liderança técnica de alto nível para assumir a posição de Engenheiro(a) de MLOps e IA na área de Data Science & Gen AI. Você será a principal referência técnica do time, responsável por definir arquiteturas, padrões de engenharia e governança para soluções de Inteligência Artificial Generativa e Machine Learning em produção. Esta posição é ideal para quem domina a jornada desde a concepção de soluções com LLMs, RAG e Agentes até a sustentação de pipelines de MLOps/LLMOps resilientes em nuvem, e tem paixão por mentorar engenheiros e elevar a barra técnica do time.

Responsabilidades

Desenhar arquiteturas de referência, definir padrões de código e conduzir Code Reviews rigorosos para soluções de Data Science, ML e IA Generativa.
Arquitetar e implementar fluxos baseados em LLMs, arquiteturas RAG (Retrieval-Augmented Generation), ecossistemas de Agentes, embeddings e bancos vetoriais.
Estruturar pipelines de CI/CD para modelos, automação de deploys, versionamento, testes automatizados e monitoramento em tempo real (observabilidade e guardrails).
Estimar esforços, elaborar documentações técnicas, apoiar o desenvolvimento profissional do time, remover impedimentos e antecipar riscos operacionais.
Acompanhar a execução das iniciativas com pragmatismo (equilibrando qualidade, prazo e custo) e participar pontualmente de alinhamentos técnicos com clientes corporativos.

Requisitos

✓Sólida experiência colocando soluções de Data Science, Machine Learning ou IA Generativa em ambientes de produção de alta escala.
✓Domínio avançado em Python, SQL, construção/consumo de APIs REST e boas práticas de desenvolvimento (Clean Code, Design Patterns, Git).
✓Experiência prática na definição e implementação de arquiteturas em AWS, GCP ou Azure.
✓Experiência com Docker, pipelines de CI/CD, testes automatizados, monitoramento de métricas e versionamento de modelos.
✓Experiência prática com LLMs, RAG, Agentes autônomos, embeddings e bancos vetoriais (ex: Pinecone, Qdrant, Chroma, PGVector).
✓Capacidade comprovada de liderar tecnicamente, mentorar desenvolvedores, estimar projetos e comunicar riscos com transparência.
•Experiência prévia nas cadeiras de Tech Lead, Staff Engineer ou Arquiteto(a) de Soluções.
•Domínio de orquestração de contêineres com Kubernetes.
•Experiência com frameworks e serviços gerenciados de IA: LangChain, LangGraph, LlamaIndex, Amazon Bedrock, Google Vertex AI ou Azure OpenAI.
•Conhecimento prático em LLMOps: frameworks de avaliação (evaluation), observabilidade (ex: LangSmith, Arize, Phoenix) e implementação de guardrails.
•Vivência com plataformas de dados modernas: Databricks, BigQuery, Snowflake, AWS Glue, Athena ou Microsoft Fabric.
•Certificações ativas em Cloud, Engenharia de Dados ou Inteligência Artificial.
•Inglês avançado/fluente.

Categorias

Data Science / Analytics DevOps Programação

Sobre a Empresa

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