Salário estimado
R$ 12k - 18k/mês
Score de curadoria
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Descrição da vaga
Desenhar, automatizar e operar pipelines de ciclo de vida de IA na Cloud TOTVS, assegurando a execução confiável, reprodutível e escalável dos processos de ingestão e transformação de dados, treinamento de modelos, deploy e inferência. Garantir eficiência operacional e alinhamento às melhores práticas de DevOps, MLOps e LLMOps.
Responsabilidades e atribuições
Projetar e implementar pipelines de IA cobrindo ingestão de dados, treinamento, avaliação, deploy e inferência
Orquestrar workflows distribuídos, garantindo controle de dependências, execução confiável e recuperação de falhas
Automatizar o ciclo de vida de modelos com práticas de CI/CD aplicadas a MLOps e LLMOps
Implementar versionamento de dados, modelos e experimentos para rastreabilidade e governança
Estruturar e gerenciar pipelines distintos para treinamento, inferência e avaliação contínua
Integrar pipelines a ambientes Kubernetes, plataformas de inferência e serviços externos
Garantir reprodutibilidade dos processos de treinamento e deploy
Implementar gatilhos orientados a eventos (ex.: chegada de novos dados ou atualizações de modelos)
Monitorar a execução dos pipelines, identificando falhas, gargalos e oportunidades de otimização
Incorporar práticas de observabilidade (logs, métricas e tracing) aos pipelines
Apoiar a construção de pipelines para LLMs, incluindo RAG, agentes e integração com ferramentas e APIs
Colaborar com times de dados e produto para operacionalizar modelos em produção
Aplicar práticas de DevSecOps ao longo de todo o ciclo de vida dos pipelines
Documentar fluxos, padrões e boas práticas de orquestração
Requisitos e qualificações
Formação Acadêmica
Idiomas
Certificações Desejáveis
Requisitos desejáveis
Conhecimentos específicos / Habilidades:
● Domínio de orquestração de workflows e pipelines distribuídos
● Conhecimento em CI/CD aplicado a modelos de IA e Sistemas Distribuídos
● Experiência com versionamento (Git, MLflow ou similares)
● Conhecimento em containers e Kubernetes
● Integração com pipelines de dados (batch e streaming)
● Noções de engenharia de dados (ingestão, transformação, validação)
● Conhecimento em observabilidade aplicada a pipelines
● Familiaridade com pipelines de LLMs (RAG, agentes, prompt pipelines)
● Capacidade de estruturar fluxos reprodutíveis e auditáveis
● Pensamento orientado a automação, eficiência e escala
● Experiência com Infraestrutura como Código (IaC) e automação.
● Conhecimento aplicado em práticas DevSecOps e SRE.
● Capacidade analítica para diagnóstico e resolução de problemas complexos.
● Comunicação clara, organizada e orientada a impacto técnico e operacional.
● Entendimento de contexto de negócio para embasar decisões técnicas.
● Pensamento sistêmico
● Mentalidade de automação
● Raciocínio analítico
● Colaboração multidisciplinar
● Comunicação clara e objetiva
● Orientação a resultado
● Adaptabilidade e aprendizado contínuo
● Senso de responsabilidade (ownership)
● Organização e padronização
● Tomada de decisão baseada em trade-offs
Seleção por stack em comum com esta oportunidade
Salário estimado
R$ 4k - 7k/mês
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Salário estimado
R$ 12k - 17k/mês
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Salário estimado
R$ 9k - 13k/mês
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