TechLead/Especialista de Machine Learning Engineering (ML, LLM & AI) - (Hibrido)

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Sobre a Vaga

Código da vaga:

A57601641608 Modelo de contratação:

PJ

Atuar como referência técnica em Machine Learning Engineering, garantindo excelência na construção, escalabilidade, performance, confiabilidade e governança de sistemas de ML, Deep Learning e IA generativa. Responsável por transformar modelos em sistemas produtivos robustos, eficientes e sustentáveis, definindo padrões técnicos, incluindo práticas de MLOps e MCP e elevando o nível de engenharia para habilitar soluções com impacto real e contínuo no negócio.

Responsabilidade e Atribuições

· Implementar, evoluir e padronizar pipelines de treino e inferência para ML, Deep Learning e LLMs, garantindo eficiência, robustez, reprodutibilidade e escalabilidade. · Publicar, versionar e governar Feature Store, assegurando consistência entre ambientes, rastreabilidade e qualidade das features utilizadas em produção. · Projetar, implementar e manter pipelines de RAG (Retrieval-Augmented Generation) e fluxos de agentes, incluindo ingestão, chunking, embeddings, vetorização e mecanismos de recuperação. · Gerenciar embeddings e vector stores, garantindo performance, segurança, governança e versionamento dos artefatos de IA generativa. · Definir padrões de MLOps, incluindo CI/CD, automação de deploy, rollback, blue/green, retraining e monitoramento técnico das soluções de ML e IA. · Estabelecer diretrizes e padrões de MCP (Model Context Protocol) para integração entre modelos, agentes e serviços, promovendo interoperabilidade, segurança e governança. · Implementar monitoramento, métricas e alertas para modelos e pipelines, cobrindo data drift, concept drift, latência, throughput, custos, disponibilidade e comportamento de LLMs. · Operacionalizar modelos em ambientes de produção, garantindo confiabilidade, segurança, escalabilidade e resposta rápida a incidentes. · Trabalhar em parceria com Cientistas de Dados, avaliando viabilidade produtiva, requisitos não funcionais e padrões de engenharia necessários para levar modelos ao ambiente produtivo. · Colaborar com Arquitetura, Engenharia de Dados e Segurança, garantindo alinhamento com padrões corporativos e uso responsável de dados e modelos. · Mentorar engenheiros de ML, disseminando boas práticas de engenharia, automação, observabilidade e arquiteturas modernas de IA.

Requisitos e Qualificações

· Perfil pragmático, capaz de propor soluções de complexidade adequada, entregando valor incremental e garantindo alta confiabilidade operacional. · Forte base em arquitetura de pipelines de Machine Learning e automação. · Experiência comprovada com ML em produção, incluindo deploy, escalabilidade, monitoramento e observabilidade. · Vivência com LLMs em produção, incluindo embeddings, pipelines RAG e integração com serviços gerenciados (ex.: Bedrock). · Proficiência em programação e manipulação de dados (Python, SQL e PySpark), domínio de frameworks de ML/DL (scikit-learn, PyTorch, TensorFlow). · Experiência com plataformas Databricks e AWS (especialmente SageMaker, Bedrock e serviços de integração). · Conhecimento sólido em MLOps, incluindo CI/CD, automação, versionamento, governança e monitoramento. · Entendimento de MCP e sua aplicação em integrações entre modelos, agentes e ferramentas. · Boa comunicação técnica e capacidade de colaboração multidisciplinar.

Local

Hortolândia/SP

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