Analista de Infraestrutura com foco em IA (PartTime)

Caminhamos lado a lado com nossos clientes para ajudá-los a extrair o máximo valor dos dados. Somos uma consultoria especializada em Data & Analytics, mas, acima de tudo, somos parceiros estratégicos, construindo soluções sob medida que fazem a diferença na realidade de cada empresa.

👉 Buscamos profissionais talentosos e apaixonados por desafios e dados para se juntarem ao nosso time.

Nossa cultura

Trabalhamos juntos, compartilhamos conhecimento e encaramos desafios como equipe. Valorizamos a transparência, a ética e a cooperação, dentro e fora da empresa. Nosso ambiente é dinâmico, colaborativo e feito para quem quer crescer enquanto constrói relações sólidas e de longo prazo com clientes e colegas.

Por que fazer parte da NCS?

✅ Trabalhe em projetos estratégicos de Data & Analytics, com impacto real nos negócios

✅ Faça parte de um time que valoriza colaboração e proximidade em cada entrega

✅ Cresça em um ambiente onde amizade e profissionalismo andam juntos

Gostou? então #VemSerNCS!

/n

🔎O que você precisa ter

• Graduação em Ciência da Computação, Redes, Engenharia ou áreas correlatas

• 3+ anos de experiência em infraestrutura de TI, sendo 1+ com workloads de IA/ML

• Experiência com ao menos uma cloud pública (AWS, Azure ou GCP)

• Conhecimento de containers (Docker) e orquestração (Kubernetes)

• Familiaridade com Linux, redes, storage e virtualização

• Noções de MLOps e ciclo de vida de modelos de IA

⚡ Seria legal se você tivesse, mas se não tiver, você também será bem-vindo:

• Certificações cloud (AWS Solutions Architect, Azure Administrator, GCP Associate)

• Experiência com GPUs na cloud (SageMaker, Vertex AI, Azure ML)

• Conhecimento de Terraform e Ansible

• Experiência com monitoramento (Prometheus, Grafana, Datadog)

/n

📌 Seu dia a dia será

Suportar e manter a infraestrutura de cloud e on-premises necessária para workloads de IA, garantindo disponibilidade, performance e segurança dos ambientes de treinamento e inferência de modelos.

Responsabilidades

• Provisionar e gerenciar ambientes de cloud para cargas de IA (instâncias GPU, clusters de treinamento)

• Administrar containers e orquestração (Docker, Kubernetes) para deploy de modelos

• Configurar e manter pipelines de CI/CD para aplicações de IA

• Monitorar performance, custos e disponibilidade da infraestrutura de ML

• Gerenciar armazenamento de dados de alta performance (object storage, data lakes)

• Implementar políticas de segurança, backup e disaster recovery

• Automatizar provisionamento com IaC (Terraform, CloudFormation, Ansible)

• Dar suporte ao time de engenharia em questões de ambiente e deploy