Engenheiro de IA Pleno (MLOps e AWS)
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Buscamos um Engenheiro de IA Pleno para levar soluções de Machine Learning e IA Generativa à produção no ecossistema AWS. O profissional constrói e sustenta os pipelines de MLOps que dão vida aos modelos, garantindo deploy escalável, seguro e monitorado.
A posição exige autonomia técnica e proximidade com o negócio: o objetivo é integrar capacidades cognitivas avançadas a produtos e processos, com impacto mensurável em inovação e eficiência operacional.
Principais responsabilidades
- Produtizar modelos de Machine Learning e de IA Generativa, transformando experimentos em serviços estáveis em ambiente produtivo.
- Construir e sustentar pipelines de MLOps, cobrindo treinamento, versionamento, deploy e reprocessamento.
- Implementar deploy escalável das soluções, com atenção a desempenho, disponibilidade e custo.
- Desenvolver e treinar modelos de Machine Learning voltados a problemas concretos de negócio.
- Construir soluções com IA Generativa e LLMs, integrando-as a produtos e a processos internos.
- Monitorar continuamente os modelos em produção, acompanhando qualidade, degradação e comportamento inesperado.
- Aplicar práticas de segurança no ciclo de vida das soluções de IA, incluindo controle de acesso e proteção de dados sensíveis.
- Avaliar resultados dos modelos e propor melhorias com base em métricas técnicas e de negócio.
- Colaborar com times de dados, engenharia e áreas de negócio na definição e priorização dos casos de uso.
Requisitos obrigatórios
- Experiência em produtização de soluções de IA e Machine Learning, levando modelos de experimento a ambiente produtivo.
- Autonomia técnica para construir e sustentar pipelines de MLOps de ponta a ponta.
- Experiência com deploy escalável de modelos e com o monitoramento contínuo em produção.
- Experiência prática com os serviços de IA e Machine Learning da AWS (SageMaker e Bedrock).
- Domínio de Python aplicado a soluções de IA e Machine Learning.
- Conhecimento de SQL e de manipulação de dados para preparação de datasets.
- Conhecimento de práticas de segurança aplicadas a soluções de IA e ao tratamento de dados sensíveis.
Diferenciais
- Experiência no desenvolvimento e treinamento de modelos próprios de Machine Learning, com bibliotecas como scikit-learn, PyTorch ou TensorFlow.
- Experiência na integração de LLMs de terceiros via API em produtos e processos.
- Experiência com frameworks de aplicações com LLMs, como LangChain, LangGraph, LlamaIndex ou similares.
- Vivência com RAG e com bancos de dados vetoriais.
- Vivência com containers e orquestração, como Docker e Kubernetes.
- Certificações AWS voltadas a Machine Learning, IA ou arquitetura de soluções.
- Experiência prévia em consultoria ou no atendimento a múltiplos clientes.
Competências comportamentais
- Autonomia para conduzir soluções do experimento à produção, com baixa necessidade de supervisão.
- Pensamento crítico para avaliar quando IA é a resposta certa para o problema e quando não é.
- Comunicação clara na tradução de necessidades de negócio em soluções de IA e na explicação de resultados de modelos.
- Rigor na avaliação de resultados, com uso de métricas e evidências