Engenheiro ML / GenAIOps

Sobre o projeto

Estamos em busca de um(a) Engenheiro(a) de ML / GenAIOps para atuar na construção, operacionalização e evolução de pipelines de Machine Learning e Inteligência Artificial Generativa, garantindo escalabilidade, governança, monitoramento, segurança e alta performance dos modelos em produção.

Responsabilidades

Desenvolver, operacionalizar e evoluir pipelines de Machine Learning e IA Generativa; Implementar e manter soluções utilizando LLMs, RAG e arquiteturas baseadas em agentes; Construir pipelines de inferência, serving e monitoramento de modelos em produção; Desenvolver e otimizar prompts, embeddings e integrações com bancos de dados vetoriais; Realizar avaliação, versionamento, experimentação e governança de modelos; Implementar boas práticas de MLOps e GenAIOps, garantindo escalabilidade, segurança e observabilidade; Trabalhar com frameworks modernos para desenvolvimento de aplicações de IA Generativa; Integrar soluções por meio de APIs REST e ambientes em nuvem; Colaborar com equipes multidisciplinares para transformar necessidades de negócio em soluções baseadas em IA.

Requisitos

Experiência sólida com pipelines de Machine Learning; Conhecimento em Model Serving, Experiment Tracking e avaliação de modelos; Experiência com LLMs, Prompt Engineering, RAG, Embeddings e arquiteturas baseadas em agentes; Conhecimento em bancos de dados vetoriais; Experiência com LangChain, LangGraph e MLflow; Domínio de Python e SQL; Experiência com Docker, Kubernetes, Git e pipelines de CI/CD; Vivência com plataformas de IA em nuvem, como Azure OpenAI, AWS Bedrock ou Vertex AI; Conhecimento em boas práticas de governança, monitoramento e segurança para modelos de IA; Perfil analítico, investigativo e orientado à inovação.

Diferenciais

Experiência com LlamaIndex e Hugging Face; Conhecimento em MCP (Model Context Protocol) e A2A (Agent-to-Agent); Experiência com OpenAI SDK e Semantic Kernel; Conhecimento em observabilidade para aplicações de IA; Experiência com avaliação automática de respostas de modelos; Conhecimento em segurança aplicada à IA Generativa; Vivência com otimização de custos de inferência; Conhecimento em Fine-tuning de modelos de linguagem.

Informações complementares

Modalidade de contratação: PJ 100% Remoto