Engenheiro(a) de Machine Learning (BRL 23K/mês PJ)

Profissional sênior responsável por desenhar, desenvolver e operar soluções de Inteligência Artificial ponta a ponta — desde pipelines de dados até deploy de modelos de Machine Learning e LLMs em ambiente container-orientado (Kubernetes/OpenShift). Atuação forte em Python, MLOps, GenAI/RAG e entendimento de domínio de negócio.

Conhecimentos necessários

Linguagem e backend

• Domínio de Python ou JAVA para construção de APIs, serviços e jobs batch (ex.: FastAPI/Flask, scripts de automação, ETLs).

• Boas práticas de código (logs, testes, organização de pacotes, virtualenv/poetry/pip, etc.).

Infraestrutura, containers e orquestração

• Experiência com containers: build, otimização de imagens, multi-stage builds.

• Experiência com Kubernetes / OpenShift (desejável experiência real em produção):

• Deploy e operação de aplicações (Deployments, CronJobs, ConfigMaps, Secrets, Ingress/Routes).

• Noções de observabilidade, logs, métricas e troubleshooting em cluster.

MLOps / Data & AI

• Experiência em Machine Learning clássico (treino, avaliação, versionamento de modelos e features).

• Experiência em LLMs / GenAI em produção (vLLM, KServe, OpenShift AI ou similar).

• Conhecimento em pipelines de dados e integração com fontes diversas. • Experiência com Kafka ou outros sistemas de mensageria/streaming para ingestão de eventos em larga escala.

• Experiência com Elasticsearch / OpenSearch ou outro mecanismo de busca para indexação, consulta e análise de dados.

Arquitetura e integração

• Capacidade de desenhar arquiteturas de referência para soluções de IA (batch, near real time, APIs síncronas).

• Integração de serviços de IA com sistemas legados, APIs REST e bancos de dados.

• Experiência com Git, CI/CD e boas práticas de versionamento e automação de deploy.

Domínio de negócio

• Capacidade de traduzir requisitos de negócio em soluções técnicas de IA com foco em valor e governança.

Perfil comportamental

• Atuação sênior / hands-on, com autonomia para propor arquitetura, implementar, testar e colocar em produção.

• Boa comunicação com times de negócio, produto, desenvolvimento e operações.

• Capacidade de documentação clara (README, FAQs, dicionário de dados, fluxos de arquitetura, etc.).

Conhecimentos desejáveis

• GenAI e LLMs avançado

• Experiência com RAG, vector stores e embeddings.

• Conhecimento em orquestração de LLMs (agentes, ferramentas, chain-of-thought supervisionado, etc.).

• Experiência com modelos como Llama, Falcon, ou outros LLMs self-hosted.

• Ferramentas e ecossistema

• Experiência com OpenShift AI / KServe / vLLM em ambiente corporativo.

• Noções de monitoramento de custo e performance de modelos (tokens, latência, throughput).

• Data Engineering / Analytics

• Conhecimento de modelagem de dados, ETL/ELT e boas práticas de qualidade de dados.

• Experiência em criação de dashboards/relatórios para acompanhar uso de IA, métricas de negócio e indicadores de risco.

• Segurança e governança

• Noções de segurança de dados, LGPD, anonimização e controle de acesso em projetos de governo/setor público. Boas práticas de governança de modelos (auditoria, rastreabilidade, logging de consultas, explainability básica).