Engenharia de ML/IA Pleno | Remota - 135804 INT

O que buscamos:
Buscamos um(a) Engenheiro(a) Pleno de ML/IA para atuar com desenvolvimento e arquitetura de sistemas de IA, incluindo Machine Learning e IA Generativa. O profissional irá colaborar com engenheiros seniores para construir e testar componentes de sistemas de IA agentic, visando mitigar riscos operacionais e otimizar custos em infraestruturas de computação e aplicações.

Responsabilidades:
• Assistir na implementação de agentes de IA que combinam recuperação, raciocínio estruturado e execução segura de ações, seguindo protocolos e diretrizes de segurança;
• Contribuir para frameworks de avaliação, pipelines de recuperação e testes de prompts para LLMs de código aberto e fundacionais;
• Apoiar a conexão de agentes a sistemas de observabilidade, gerenciamento de incidentes e implantação;
• Auxiliar com scripts de diagnóstico e runbooks de remediação sob supervisão;
• Trabalhar com engenheiros seniores para transformar pontos problemáticos de produção documentados em tarefas de engenharia bem definidas e testáveis;
• Implementar verificações de validação, fallbacks determinísticos e lógica de rollback conforme definido por engenheiros seniores;
• Apoiar a instrumentação de avaliação contínua;
• Auxiliar com engenharia de prompts, caching e melhorias de batching sob orientação para atender aos SLOs definidos.

Requisitos e Qualificações:
• Conhecimento prático de serviços AWS (ECS/EKS, Lambda, S3, DynamoDB);
• Proficiência em pelo menos uma linguagem relevante (Python, C/C++, Go, Java), com experiência prática em Python preferencial;
• Experiência contribuindo para sistemas de ML em produção (implantação/serviço, avaliação, monitoramento, pipelines de dados, fluxos de trabalho de fine-tuning) sob orientação sênior;
• Exposição fundamental à integração de API de LLM, engenharia de prompts e conceitos de RAG;
• Consciência básica de LLMs comerciais e de código aberto e suas capacidades (ex: OpenAI, Gemini, Llama, Qwen, Claude);
• Sólida base em estatística aplicada, conceitos centrais de ML, algoritmos e estruturas de dados;
• Inglês avançado/fluente.

Diferenciais:
• Exposição a infraestrutura como código (Terraform/CloudFormation);
• Familiaridade crescente com agentes que utilizam ferramentas.