Analista Senior De Mlops / Llmops - Você terá autonomia para definir padrões, influenciar decisões arquiteturais e participar ativamente de fóruns de Arquitetura, trazendo o viés de plataforma de AI para a organização. O que você vai fazer- Estruturar e evoluir a plataforma de IA que suporta os times de Ciência de Dados e Machine Learning; - Definir padrões, templates e boas práticas para desenvolvimento, treino, deploy e monitoramento de modelos; - Atuar na padronização de pipelines de ML, LLMs e features, garantindo reprodutibilidade e escalabilidade; - Trabalhar com Databricks para orquestração de dados, feature engineering, treinamento e experimentação; - Implementar práticas de MLOps e LLMOps (versionamento, CI/CD, observabilidade, rollback, governança); - Explorar e integrar code agents e ferramentas de IA para aumentar a produtividade do time; - Participar de fóruns de Arquitetura, contribuindo com decisões técnicas sob a ótica de plataformas de IA; - Colaborar com cientistas de dados, engenheiros de dados e engenheiros de software para reduzir fricções entre pesquisa e produção; - Garantir padrões de segurança, compliance e controle de custos em workloads de IA. O que esperamos de você- Databricks (workflows, notebooks, jobs, Delta Lake, MLflow); - MLOps (versionamento de modelos, experiment tracking, CI/CD de ML, monitoramento); - LLMOps (deploy, versionamento, avaliação e observabilidade de LLMs); - Orquestração de pipelines de dados e ML; - Integração com APIs demodelos fundacionais (OpenAI, Azure OpenAI, etc. ); - Uso avançado de code agents para aceleração de desenvolvimento e automação; - Diferenciais técnicos:- Kubernetes para orquestração e escalabilidade de workloads de IA; - Experiência com cloud (AWS, GCP ou Azure) aplicada a IA e dados; - Feature Stores e estratégias de reutilização de features; - Observabilidade aplicada a modelos (drift, performance, custos); - Arquitetura de plataformas internas (self-service para times de dados). Diferenciais- Mindset de plataforma e visão sistêmica; - Forte senso de ownership e autonomia técnica; - Capacidade de transformar pesquisa em soluções produtivas e escaláveis; - Comunicação clara paraatuar como ponte entre Ciência de Dados, Engenharia e Arquitetura; - Curiosidade e profundidade técnica em IA aplicada, MLOps e automação; - Proatividade para propor melhorias de padrão, velocidade e governança. Informações adicionaisVaga PJ no modelo 100% remoto.