Engenheiro de IA/MLOPs Especialista (Remoto)

• Experiência sólida em Engenharia de IA, Machine Learning ou Deep Learning.
• Domínio avançado de Python.
• Experiência prática com PyTorch, TensorFlow ou JAX.
• Experiência avançada com IA Generativa
• Experiência com IA Aplicada a Produto
• Experiência com avançada com Transformers e LLMs.
• Conhecimento em RAG, embeddings e bancos vetoriais.
• Experiência com frameworks de orquestração de LLMs (LangChain, LlamaIndex ou Haystack).
• Vivência com pipelines de treinamento e deploy.
• Experiência com práticas de MLOps & Plataformas de ML
• Conhecimento em arquitetura de APIs e sistemas distribuídos.
• Experiência com versionamento (Git) e boas práticas de engenharia de software.
• Capacidade de atuar de forma estratégica, autônoma e colaborativa.

• Projetar e desenvolver soluções de Machine Learning e Deep Learning utilizando frameworks como PyTorch, TensorFlow e JAX.
• Desenvolver e otimizar modelos com PyTorch, incluindo fine-tuning, transfer learning e inferência otimizada.
• Trabalhar com modelos Transformers e LLMs, utilizando bibliotecas como Hugging Face Transformers e SentenceTransformers.
• Implementar arquiteturas baseadas em RAG (Retrieval-Augmented Generation).
• Desenvolver aplicações com LangChain, LlamaIndex ou Haystack para orquestração de LLMs.
• Projetar estratégias de vetorização, embeddings e busca semântica com ferramentas como FAISS, Milvus/Elastic, Weaviate ou Pinecone.
• Estruturar pipelines de treinamento e deploy com PyTorch Lightning, DeepSpeed ou Accelerate.
• Implementar práticas de MLOps, incluindo rastreamento e versionamento de modelos com MLflow, Weights & Biases ou Kubeflow.
• Empacotar e disponibilizar modelos via APIs utilizando BentoML, TorchServe ou TensorFlow Serving.
• Atuar na integração de soluções de IA com arquiteturas de microserviços e sistemas distribuídos.
• Monitorar modelos em produção (model drift, performance, viés e estabilidade).
• Garantir governança, segurança e boas práticas de IA responsável.
• Atuar em colaboração com Engenharia de Dados, Produto e áreas de negócio para definição de casos de uso e métricas de sucesso.
• Mentorar profissionais e contribuir para a evolução técnica do time.

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