Posição - TechLead/Especialista de Machine Learning Engineering (ML, LLM & AI) - (Hibrido)Você conhece a Icon?Apaixonados por pessoas e especialistas em tecnologia. Nosso trabalho é encontrar talentos e soluções sob medida para os nossos clientes.Vem encontrar o seu projeto ideal conosco e participar da comunidade ICON!Sobre a VagaCódigo da vaga: A57601641608Modelo de contratação: PJAtuar como referência técnica em Machine Learning Engineering, garantindo excelência na construção, escalabilidade, performance, confiabilidade e governança de sistemas de ML, Deep Learning e IA generativa. Responsável por transformar modelos em sistemas produtivos robustos, eficientes e sustentáveis, definindo padrões técnicos, incluindo práticas de MLOps e MCP e elevando o nível de engenharia para habilitar soluções com impacto real e contínuo no negócio. Responsabilidade e Atribuições · Implementar, evoluir e padronizar pipelines de treino e inferência para ML, Deep Learning e LLMs, garantindo eficiência, robustez, reprodutibilidade e escalabilidade.· Publicar, versionar e governar Feature Store, assegurando consistência entre ambientes, rastreabilidade e qualidade das features utilizadas em produção.· Projetar, implementar e manter pipelines de RAG (Retrieval-Augmented Generation) e fluxos de agentes, incluindo ingestão, chunking, embeddings, vetorização e mecanismos de recuperação.· Gerenciar embeddings e vector stores, garantindo performance, segurança, governança e versionamento dos artefatos de IA generativa.· Definir padrões de MLOps, incluindo CI/CD, automação de deploy, rollback, blue/green, retraining e monitoramento técnico das soluções de ML e IA.· Estabelecer diretrizes e padrões de MCP (Model Context Protocol) para integração entre modelos, agentes e serviços, promovendo interoperabilidade, segurança e governança.· Implementar monitoramento, métricas e alertas para modelos e pipelines, cobrindo data drift, concept drift, latência, throughput, custos, disponibilidade e comportamento de LLMs.· Operacionalizar modelos em ambientes de produção, garantindo confiabilidade, segurança, escalabilidade e resposta rápida a incidentes.· Trabalhar em parceria com Cientistas de Dados, avaliando viabilidade produtiva, requisitos não funcionais e padrões de engenharia necessários para levar modelos ao ambiente produtivo.· Colaborar com Arquitetura, Engenharia de Dados e Segurança, garantindo alinhamento com padrões corporativos e uso responsável de dados e modelos.· Mentorar engenheiros de ML, disseminando boas práticas de engenharia, automação, observabilidade e arquiteturas modernas de IA. Requisitos e Qualificações· Perfil pragmático, capaz de propor soluções de complexidade adequada, entregando valor incremental e garantindo alta confiabilidade operacional.· Forte base em arquitetura de pipelines de Machine Learning e automação.· Experiência comprovada com ML em produção, incluindo deploy, escalabilidade, monitoramento e observabilidade.· Vivência com LLMs em produção, incluindo embeddings, pipelines RAG e integração com serviços gerenciados (ex.: Bedrock).· Proficiência em programação e manipulação de dados (Python, SQL e PySpark), domínio de frameworks de ML/DL (scikit-learn, PyTorch, TensorFlow).· Experiência com plataformas Databricks e AWS (especialmente SageMaker, Bedrock e serviços de integração).· Conhecimento sólido em MLOps, incluindo CI/CD, automação, versionamento, governança e monitoramento.· Entendimento de MCP e sua aplicação em integrações entre modelos, agentes e ferramentas.· Boa comunicação técnica e capacidade de colaboração multidisciplinar.LocalHortolândia/SP#vemserICON