Engenheiro de IA Sênior (IA Generativa e MLOps) (Monte Bravo)
TypeContract
LocationBrazil
Posted1 hour ago
A Leega é uma empresa focada no atendimento eficiente e inovador em seus clientes.
Isso não poderia ser diferente com o nosso principal combustível: as pessoas!
Nossa cultura é inspiradora e nossos valores estão presentes no dia a dia: ética e transparência, excelência de qualidade, trabalho em equipe, responsabilidade econômica, social e ambiental, relações humanas e credibilidade.
Buscamos profissionais inovadores que sejam movidos por desafios e focados em resultados.
Se você busca uma empresa dinâmica e parceira e que investe em seus colaboradores através de capacitação constante, a Leega é o lugar para você!
>> A LEEGA É PARA TODOS, ficaremos muito felizes em ter você em nosso time. Venha fazer parte da nossa história e da construção do nosso futuro.
Cadastre-se agora mesmo em nossas vagas!
Buscamos um Engenheiro de IA Sênior para conceber e liderar tecnicamente arquiteturas de Inteligência Artificial de alta complexidade no ecossistema AWS. O profissional domina o ciclo completo das soluções, da definição da arquitetura à operação em produção, com foco em IA Generativa e em ecossistemas de MLOps em larga escala.
A posição combina mão na massa e visão estratégica: além de construir, o profissional é referência técnica do time, define padrões de governança, segurança e uso ético de IA, e conecta as decisões de arquitetura aos desafios corporativos mais críticos.
Principais responsabilidades
Conceber arquiteturas de IA de alta complexidade, cobrindo o ciclo completo das soluções, do desenho à operação.
Atuar como referência técnica, orientando decisões de arquitetura e disseminando boas práticas de engenharia de IA.
Desenhar e implementar soluções de IA Generativa com LLMs e RAG aplicadas a problemas corporativos críticos.
Definir e evoluir o ecossistema de MLOps em larga escala, cobrindo treinamento, versionamento, deploy e monitoramento.
Estabelecer padrões de governança, segurança e uso ético de IA, incluindo controle de acesso, proteção de dados sensíveis e avaliação de riscos dos modelos.
Garantir escalabilidade, resiliência e otimização de custos das soluções de IA em produção.
Definir estratégias de avaliação de modelos, com métricas técnicas e de negócio para sustentar as decisões.
Avaliar novas tecnologias e propor caminhos de adoção, equilibrando inovação e viabilidade.
Traduzir desafios de negócio em arquiteturas de IA, atuando junto a áreas técnicas e executivas.
Requisitos obrigatórios
Experiência consolidada em engenharia de IA, com atuação na concepção de arquiteturas de alta complexidade.
Domínio do ciclo completo de soluções de IA, do desenho e experimentação à operação em produção.
Experiência aprofundada com IA Generativa, incluindo LLMs e arquiteturas de RAG em ambiente produtivo.
Experiência com ecossistemas de MLOps em larga escala, cobrindo treinamento, versionamento, deploy e monitoramento.
Experiência prática com os serviços de IA e Machine Learning da AWS (SageMaker e Bedrock).
Domínio de Python aplicado a soluções de IA e Machine Learning.
Conhecimento de SQL e de manipulação de dados para preparação de datasets.
Conhecimento avançado de governança, segurança e uso ético de IA, incluindo proteção de dados sensíveis e avaliação de riscos dos modelos.
Vivência em escalabilidade, resiliência e otimização de custos de soluções de IA em produção.
Atuação como referência técnica, com capacidade de conduzir decisões de arquitetura e orientar outros profissionais.
Diferenciais
Experiência com frameworks de aplicações e agentes com LLMs, como LangChain, LangGraph, CrewAI ou similares.
Vivência com bancos de dados vetoriais e com estratégias avançadas de recuperação e avaliação de RAG.
Experiência no desenvolvimento e treinamento de modelos próprios de Machine Learning, com bibliotecas como PyTorch ou TensorFlow.
Vivência com containers e orquestração, como Docker e Kubernetes.
Vivência com infraestrutura como código (Terraform ou CloudFormation).
Certificações AWS voltadas a Machine Learning, IA ou arquitetura de soluções.
Experiência prévia em consultoria ou no atendimento a múltiplos clientes.
Competências comportamentais
Postura de referência técnica, com disposição para orientar e desenvolver outros profissionais.
Visão estratégica para conectar decisões técnicas a objetivos de negócio.
Pensamento crítico para avaliar trade-offs entre inovação, custo, risco e prazo.
Comunicação clara para defender decisões de arquitetura junto a públicos técnicos e executivos.
Discernimento sobre limites e riscos do uso de IA, com responsabilidade sobre os impactos das soluções.
Autonomia para conduzir iniciativas de ponta a ponta, do desenho à sustentação.
Curiosidade técnica e disciplina para acompanhar a evolução acelerada da área.
INDISPENSÁVEL Conhecimento/Atuação em:
Concepção de arquiteturas de IA de alta complexidade, com atuação como referência técnica.
IA Generativa em produção, com LLMs e arquiteturas de RAG.
Ecossistemas de MLOps em larga escala.
Serviços de IA e Machine Learning da AWS: SageMaker e Bedrock.
Informações adicionais
Atuação: 100%Remoto.
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Isso não poderia ser diferente com o nosso principal combustível: as pessoas!
Nossa cultura é inspiradora e nossos valores estão presentes no dia a dia: ética e transparência, excelência de qualidade, trabalho em equipe, responsabilidade econômica, social e ambiental, relações humanas e credibilidade.
Buscamos profissionais inovadores que sejam movidos por desafios e focados em resultados.
Se você busca uma empresa dinâmica e parceira e que investe em seus colaboradores através de capacitação constante, a Leega é o lugar para você!
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Buscamos um Engenheiro de IA Sênior para conceber e liderar tecnicamente arquiteturas de Inteligência Artificial de alta complexidade no ecossistema AWS. O profissional domina o ciclo completo das soluções, da definição da arquitetura à operação em produção, com foco em IA Generativa e em ecossistemas de MLOps em larga escala.
A posição combina mão na massa e visão estratégica: além de construir, o profissional é referência técnica do time, define padrões de governança, segurança e uso ético de IA, e conecta as decisões de arquitetura aos desafios corporativos mais críticos.
Principais responsabilidades
Conceber arquiteturas de IA de alta complexidade, cobrindo o ciclo completo das soluções, do desenho à operação.
Atuar como referência técnica, orientando decisões de arquitetura e disseminando boas práticas de engenharia de IA.
Desenhar e implementar soluções de IA Generativa com LLMs e RAG aplicadas a problemas corporativos críticos.
Definir e evoluir o ecossistema de MLOps em larga escala, cobrindo treinamento, versionamento, deploy e monitoramento.
Estabelecer padrões de governança, segurança e uso ético de IA, incluindo controle de acesso, proteção de dados sensíveis e avaliação de riscos dos modelos.
Garantir escalabilidade, resiliência e otimização de custos das soluções de IA em produção.
Definir estratégias de avaliação de modelos, com métricas técnicas e de negócio para sustentar as decisões.
Avaliar novas tecnologias e propor caminhos de adoção, equilibrando inovação e viabilidade.
Traduzir desafios de negócio em arquiteturas de IA, atuando junto a áreas técnicas e executivas.
Requisitos obrigatórios
Experiência consolidada em engenharia de IA, com atuação na concepção de arquiteturas de alta complexidade.
Domínio do ciclo completo de soluções de IA, do desenho e experimentação à operação em produção.
Experiência aprofundada com IA Generativa, incluindo LLMs e arquiteturas de RAG em ambiente produtivo.
Experiência com ecossistemas de MLOps em larga escala, cobrindo treinamento, versionamento, deploy e monitoramento.
Experiência prática com os serviços de IA e Machine Learning da AWS (SageMaker e Bedrock).
Domínio de Python aplicado a soluções de IA e Machine Learning.
Conhecimento de SQL e de manipulação de dados para preparação de datasets.
Conhecimento avançado de governança, segurança e uso ético de IA, incluindo proteção de dados sensíveis e avaliação de riscos dos modelos.
Vivência em escalabilidade, resiliência e otimização de custos de soluções de IA em produção.
Atuação como referência técnica, com capacidade de conduzir decisões de arquitetura e orientar outros profissionais.
Diferenciais
Experiência com frameworks de aplicações e agentes com LLMs, como LangChain, LangGraph, CrewAI ou similares.
Vivência com bancos de dados vetoriais e com estratégias avançadas de recuperação e avaliação de RAG.
Experiência no desenvolvimento e treinamento de modelos próprios de Machine Learning, com bibliotecas como PyTorch ou TensorFlow.
Vivência com containers e orquestração, como Docker e Kubernetes.
Vivência com infraestrutura como código (Terraform ou CloudFormation).
Certificações AWS voltadas a Machine Learning, IA ou arquitetura de soluções.
Experiência prévia em consultoria ou no atendimento a múltiplos clientes.
Competências comportamentais
Postura de referência técnica, com disposição para orientar e desenvolver outros profissionais.
Visão estratégica para conectar decisões técnicas a objetivos de negócio.
Pensamento crítico para avaliar trade-offs entre inovação, custo, risco e prazo.
Comunicação clara para defender decisões de arquitetura junto a públicos técnicos e executivos.
Discernimento sobre limites e riscos do uso de IA, com responsabilidade sobre os impactos das soluções.
Autonomia para conduzir iniciativas de ponta a ponta, do desenho à sustentação.
Curiosidade técnica e disciplina para acompanhar a evolução acelerada da área.
INDISPENSÁVEL Conhecimento/Atuação em:
Concepção de arquiteturas de IA de alta complexidade, com atuação como referência técnica.
IA Generativa em produção, com LLMs e arquiteturas de RAG.
Ecossistemas de MLOps em larga escala.
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