Posição – Machine Learning Engineering (ML, LLM & AI) (Remoto)
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Sobre a Vaga
Código da vaga: A55927484986
Modelo de contratação: PJ
Atuar na implementação, operação e evolução de sistemas de Machine Learning, Deep Learning e IA generativa, garantindo confiabilidade, performance, escalabilidade e robustez dos pipelines produtivos. Responsável por construir soluções seguindo os padrões técnicos na plataforma de ML, contribuindo diretamente para a entrega e sustentação de modelos em produção e para o impacto real das iniciativas de ML e IA no negócio.
Responsabilidade e Atribuições
· Implementar e evoluir pipelines de treino e inferência para ML, Deep Learning e LLMs, garantindo eficiência, estabilidade, reprodutibilidade e aderência às diretrizes técnicas.
· Publicar, versionar e atualizar features na Feature Store, assegurando consistência, rastreabilidade e qualidade dos dados usados em produção.
· Desenvolver e manter pipelines de RAG, incluindo ingestão, chunking, embeddings, vetorização, indexação e integração com mecanismos de recuperação.
· Gerenciar embeddings, vector stores e artefatos de IA generativa, aplicando práticas de governança, performance e versionamento definidas pelo capítulo.
· Aplicar práticas de MLOps, incluindo CI/CD, deploy automatizado, rollback, retraining, gestão de ambientes e observabilidade.
· Operacionalizar modelos e pipelines em Databricks e AWS, garantindo confiabilidade, segurança, escalabilidade e recuperação rápida de incidentes.
· Implementar monitoramento, métricas e alertas para detectar data drift, concept drift, falhas, latência excessiva, custos, disponibilidade e degradação de LLMs em produção.
· Realizar troubleshooting, correções e otimizações em pipelines e sistemas de inferência.
· Colaborar com Cientistas de Dados, operacionalizando modelos, ajustando requisitos não funcionais e garantindo a viabilidade produtiva das soluções.
· Trabalhar com Arquitetura, Engenharia de Dados e Segurança, garantindo aderência a padrões corporativos, governança e boas práticas de engenharia.
· Documentar pipelines, fluxos e decisões técnicas, tornando as soluções replicáveis, auditáveis e fáceis de manter.
· Contribuir com melhorias incrementais em performance, custo, automação e observabilidade, sempre dentro dos padrões definidos pelo capítulo.
Requisitos e Qualificações
· Perfil pragmático, capaz de propor soluções de complexidade adequada, entregando valor incremental e garantindo alta confiabilidade operacional.
· Perfil pragmático, adotando soluções de complexidade adequada e entregas incrementais com alta confiabilidade operacional.
· Forte base em engenharia de software, incluindo testes, versionamento, automação, arquitetura e boas práticas de código.
· Experiência com ML em produção, incluindo deploy, escalabilidade, debug, otimização e sustentação.
· Vivência com LLMs, embeddings e pipelines de RAG, incluindo integração com serviços gerenciados (ex.: AWS Bedrock).
· Proficiência em Python, SQL e PySpark, com domínio de frameworks de ML/DL (scikit‑learn, PyTorch, TensorFlow).
· Experiência com Databricks (Spark, MLflow, Feature Store, Workflows).
· Conhecimento de AWS, especialmente SageMaker, Bedrock, S3 e serviços de integração.
· Sólidos conhecimentos de MLOps, incluindo CI/CD, automação, governança, versionamento, observabilidade e monitoramento.
· Noções de MCP (Model Context Protocol) e sua aplicação em integrações modernas entre agentes, modelos e workflows.
· Boa comunicação técnica e capacidade de colaboração multidisciplinar.
Local
São Paulo/SP
#vemserICON
Localidade: Brasil