Pessoa Engenheira de Inteligência Artificial - Sênior

Descrição da vaga A posição de AI Software Architect exige uma combinação de visão estratégica e expertise técnica em inteligência artificial, habilidades interpessoais e interesse em atuar próximo ao universo comercial. O foco está na construção de propostas assertivas durante a prospecção e no fortalecimento do relacionamento com clientes, garantindo soluções alinhadas às necessidades de negócio e escaláveis para o futuro.

Responsabilidades e atribuições :

Colaborar com o Arquiteto de Soluções AI para transformar demandas de negócios em modelos e pipelines de ML / IA escaláveis e eficientes. Implementar modelos de IA, validando performance e garantindo integração nas arquiteturas existentes. Desenvolver pipelines robustos de dados : coleta, processamento, treinamento e deploy de modelos. Integrar soluções de IA em ambientes de produção, alinhando-se às melhores práticas de MLOps (monitoramento, automação e escalabilidade, conhecimento sobre MlFlow ou plataformas como AzureML ou Google VertexAI). Trabalhar próximo ao time comercial e de produto para prototipar e validar propostas, com entregas iterativas e soluções centradas no cliente. Participar ativamente na avaliação de riscos técnicos (performance, escalabilidade, segurança) e colaborar na aplicação de soluções preventivas. Garantir o uso eficiente de ferramentas cloud (AWS, Azure, GCP) no desenvolvimento e deploy de soluções. Colaborar na criação de documentação técnica e melhores práticas em alinhamento com o arquiteto e outros stakeholders.

Requisitos e qualificações :

Experiência em desenvolvimento e deploy de modelos de Machine Learning e Deep Learning. Domínio de linguagens de programação como Python (TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn, Pandas). Experiência com ferramentas de MLOps e CI / CD (MLflow, Kubeflow, Jenkins, GitLab CI). Sólida experiência com bancos de dados SQL e NoSQL e práticas de otimização de consultas. Experiência com serviços cloud computing (AWS, Azure ou GCP) e containers (Docker, Kubernetes). Familiaridade com arquiteturas de sistemas, pipelines de dados e boas práticas de integração de APIs (REST, GraphQL).

Diferenciais :

Experiência com AI Generativa e modelos LLMs (ex. : GPT, BERT). Experiência com orquestração em nuvem com ferramentas como airflow, data factory, Databricks pipelines. Experiência em com Docker, Docker Compose, Kubernetes ou ferramentas como Azure Container Apps (ou relativas). Vivência em ambientes com metodologias ágeis (Scrum, Kanban). Experiência colaborando em projetos com arquitetos de soluções ou times comerciais.