Engenheiro De Python E Machine Learning

Há 2 dias


Taboão da Serra, Brasil NOUS LATAM Tempo inteiro

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). #J-18808-Ljbffr



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    Engenheiro de Python e 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...