DevOps Engineer – IA, ML, LLMs/SLMs Locais, Vector DBs e Streaming
Há 15 horas
Buscamos um(a) DevOps Engineer com forte background em infraestrutura e automação, atuando em plataformas de IA e Machine Learning, com experiência prática em LLMs e SLMs locais, bases de dados vetoriais, mensageria/streaming e observabilidade moderna.
Responsabilidades:
- Projetar, implementar e manter pipelines de CI/CD para aplicações de IA e ML
- Provisionar, orquestrar e operar ambientes para treinamento, fine-tuning e inferência de LLMs e SLMs locais
- Implementar e manter bases de dados vetoriais para busca semântica e RAG
- Projetar e operar sistemas de mensageria e streaming com Kafka e/ou SQS
- Implementar algoritmos e padrões de fila (retry, backoff, DLQ, idempotência, ordenação)
- Garantir escalabilidade, resiliência e baixa latência em pipelines assíncronos
- Implementar observabilidade ponta a ponta (métricas, logs e traces)
- Monitorar workloads de IA e infraestrutura com Prometheus, Mimir, Grafana e Loki
- Otimizar consumo de recursos (CPU, GPU, memória e storage)
- Trabalhar em conjunto com Data Science, ML Engineers e Backend
Requisitos Técnicos:
- Experiência sólida como DevOps / Platform Engineer
- Conhecimento prático em Machine Learning e sistemas baseados em LLMs
- Experiência com LLMs e SLMs locais (LLaMA, Mistral, Phi, Gemma, Qwen, etc.)
- Experiência com bases de dados vetoriais:
- FAISS, Milvus, Weaviate, Qdrant ou equivalentes
- Experiência com Kafka e/ou SQS
- Experiência com Docker, Kubernetes e Helm
- Vivência com Linux, redes e sistemas distribuídos
- Experiência com observabilidade usando:
- Prometheus
- Grafana
- Mimir
- Loki
- Experiência com arquiteturas orientadas a eventos
- Experiência com pesquisa e implementação de soluções OpenSource.
- Experiência com MLflow, Kubeflow, Ray ou W&B
Diferenciais:
- Conhecimento em Python e automação
- Vivência com RAG em produção (ingestão, embeddings, reindexação)
- Experiência com GPU, CUDA e otimização de inferência
- Conhecimento em OpenTelemetry
- Experiência com ambientes on-premise, híbridos ou air-gapped
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