Engenheiro de AI&aprendizagem de máquina

Estamos à procura de um Engenheiro de AI&ML para se juntar à nossa equipe e ajudar a projetar, construir, implementar e otimizar soluções de aprendizagem de máquina em grande escala.

Nesta função, você será responsável por desenvolver tanto modelos clássicos de aprendizagem de máquina e aplicações de AI Generativa, com um forte enfoque em sistemas de grau de produção. Você trabalhará em previsões, detecção de anomalias, soluções baseadas em LLM e fluxos de trabalho agenticos, aproveitando práticas modernas de nuvem e MLOps em Azure e Databricks.

A função combina engenharia de aprendizagem de máquina, desenvolvimento de software, infraestrutura de nuvem e AI Generativa, com um forte foco em entregar resultados de negócios confiáveis, escaláveis e mensuráveis.

Responsabilidades

Aprendizagem de Máquina Clássica & Sistemas de Produção

• Projetar, desenvolver e implementar modelos de previsão e séries temporais em ambientes de produção
• Construir e manter pipelines de ML escaláveis usando Databricks, MLflow e capacidades de model-serving
• Desenvolver fluxos de trabalho de engenharia de características e gerenciar rastreamento de experimentos e versionamento de modelos
• Implementar monitoramento de modelo, detecção de desvios e estratégias de re-treinamento automatizado
• Assegurar a reprodutibilidade, confiabilidade e escalabilidade das soluções de aprendizagem de máquina
• Colaborar com equipes multifuncionais para integrar modelos de ML em aplicações e serviços empresariais

AI Generativa & Sistemas Agenticos

• Desenvolver aplicações baseadas em LLM usando engenharia de prompts, chamadas de função e técnicas de recuperação
• Projetar e implementar fluxos de trabalho agenticos de múltiplas etapas usando frameworks de orquestração como LangGraph, CrewAI ou tecnologias similares
• Construir frameworks de avaliação para avaliar a qualidade da saída de LLM, desempenho e comportamento do agente em produção
• Criar e manter conjuntos de dados para ajuste fino de modelos, testes e avaliações
• Otimize o desempenho de inferência, custo e qualidade de resposta para sistemas de AI Generativa

Infraestrutura & Implementação

• Implementar soluções de aprendizagem de máquina usando Azure Databricks e Azure Machine Learning
• Contenerizar aplicações usando Docker e orquestrar cargas de trabalho com Kubernetes
• Implementar capacidades de observabilidade, monitoramento e rastreamento para modelos de ML e agentes de AI
• Apoiar práticas de CI/CD e MLOps ao longo do ciclo de vida da aprendizagem de máquina
• Contribuir para o design de arquiteturas de ML nativas de nuvem escaláveis e resilientes

Requisitos

• 4-5 anos de experiência profissional em Aprendizagem de Máquina, Engenharia de AI ou funções relacionadas
• Fortes habilidades de programação em Python e fundamentos sólidos de programação orientada a objetos
• Experiência prática na construção e implementação de modelos de previsão ou séries temporais
• Experiência em trabalhar com fluxos de trabalho de ML de produção e ambientes Databricks
• Compreensão sólida de Modelos de Linguagem Grande (LLMs), engenharia de prompts e design de sistemas agenticos
• Experiência com serviços em nuvem Azure e práticas modernas de implementação de ML
• Proficiência em Docker e Kubernetes para implementação e orquestração de aplicações
• Conhecimento em avaliação de modelos, monitoramento, detecção de desvios e técnicas de otimização de desempenho
• Experiência com ferramentas de orquestração de fluxos de trabalho como Apache Airflow ou plataformas similares
• Forte compreensão das melhores práticas de engenharia de software, testes e desenvolvimento de código manutenível
• Fortes habilidades analíticas e de resolução de problemas
• Capacidade de trabalhar efetivamente em equipes internacionais e multidisciplinares
• Fortes habilidades de comunicação e colaboração
• Fluência em Inglês

Bons conhecimentos

• Experiência na implementação de aplicações LLM e sistemas agenticos em ambientes de produção
• Conhecimento de frameworks de orquestração como LangGraph, CrewAI, OpenAI Agent SDK ou tecnologias similares
• Familiaridade com plataformas de observabilidade e rastreamento para aplicações LLM (ex: Langfuse)
• Compreensão de otimização de inferência, cache de tokens e estratégias de controle de custos para cargas de trabalho de AI Generativa
• Experiência com sistemas de múltiplos agentes e padrões avançados de uso de ferramentas

Se isto parece ser você, compartilhe seu CV connosco e vamos conversar!