Engenheiro(a) MLOps / Plataforma de IA

Sobre a vaga

Estamos procurando um(a) Engenheiro(a) MLOps / Plataforma de IA para atuar em nossas empresas parceiras e fechar a lacuna entre experimentos de IA e sistemas em produção. Você vai construir a infraestrutura que permite aos times de IA colocar modelos em produção com confiabilidade: pipelines de model serving, monitoramento de drift e degradação, otimização de custos, versionamento e avaliação automatizada. À medida que as empresas passam de protótipos de IA para workloads em produção, essa função garante que os sistemas de IA sejam tão confiáveis e observáveis quanto qualquer outra infraestrutura crítica.

O que você vai fazer

• Construir e manter a infraestrutura de model serving (batch e em tempo real)
• Implementar monitoramento de performance dos modelos, detecção de drift e rastreamento de custos
• Projetar pipelines de CI/CD para treinamento, avaliação e deploy de modelos
• Gerenciar versionamento de modelos, tracking de experimentos e reprodutibilidade
• Otimizar custos e latência de inferência em workloads de GPU/CPU
• Colaborar com AI engineers para levar modelos e agentes para produção

Requisitos

• 4+ anos de DevOps/engenharia de plataforma, 2+ focados em workloads de ML
• Experiência com plataformas de ML (SageMaker, Vertex AI, MLflow, Weights & Biases)
• Domínio sólido de containers (Docker, Kubernetes) para model serving
• Proficiência em infraestrutura como código (Terraform, Pulumi)
• Experiência com infraestrutura de GPU e otimização de inferência
• Inglês excelente, escrito e falado (B2+)

Diferenciais

• Experiência com frameworks de serving de LLM (vLLM, TGI, Triton)
• Conhecimento de feature stores (Feast, Tecton)
• Experiência gerenciando custos de workloads de IA em escala ($10K+/mês)
• Experiência em data engineering ou DevOps tradicional

Stack de tecnologia

Benefícios