#vagaemparceiro Quer fazer parte de uma empresa inovadora de Tecnologia da Informação? Buscamos um(a) profissional sênior responsável por desenhar, desenvolver e operar soluções de Inteligência Artificial ponta a ponta — desde pipelines de dados até deploy de modelos de Machine Learning e LLMs em ambiente container-orientado (Kubernetes/OpenShift). Atuação forte em Python, MLOps, GenAI/RAG e entendimento de domínio de negócio. CONHECIMENTOS NECESSÁRIOS Linguagem e backend Domínio de Python ou JAVA para construção de APIs, serviços e jobs batch (ex.: FastAPI/Flask, scripts de automação, ETLs). Boas práticas de código (logs, testes, organização de pacotes, virtualenv/poetry/pip, etc.). Infraestrutura, containers e orquestração Experiência com containers: build, otimização de imagens, multi-stage builds. Experiência com Kubernetes / OpenShift (desejável experiência real em produção): - Deploy e operação de aplicações (Deployments, CronJobs, ConfigMaps, Secrets, Ingress/Routes). - Noções de observabilidade, logs, métricas e troubleshooting em cluster. MLOps / Data & AI Experiência em Machine Learning clássico (treino, avaliação, versionamento de modelos e features). Experiência em LLMs / GenAI em produção (vLLM, KServe, OpenShift AI ou similar). Conhecimento em pipelines de dados e integração com fontes diversas. Experiência com Kafka ou outros sistemas de mensageria/streaming para ingestão de eventos em larga escala. Experiência com Elasticsearch / OpenSearch ou outro mecanismo de busca para indexação, consulta e análise de dados. Arquitetura e integração Capacidade de desenhar arquiteturas de referência para soluções de IA (batch, near real time, APIs síncronas). Integração de serviços de IA com sistemas legados, APIs REST e bancos de dados. Experiência com Git, CI/CD e boas práticas de versionamento e automação de deploy. Domínio de negócio Capacidade de traduzir requisitos de negócio em soluções técnicas de IA com foco em valor e governança. Perfil comportamental Atuação sênior/hands-on, com autonomia para propor arquitetura, implementar, testar e colocar em produção. Boa comunicação com times de negócio, produto, desenvolvimento e operações. Capacidade de documentação clara (README, FAQs, dicionário de dados, fluxos de arquitetura, etc.). CONHECIMENTOS DESEJÁVEIS GenAI e LLMs avançado Experiência com RAG, vector stores e embeddings. Conhecimento em orquestração de LLMs (agentes, ferramentas, chain-of-thought supervisionado, etc.). Experiência com modelos como Llama, Falcon, ou outros LLMs self-hosted. Ferramentas e ecossistema Experiência com OpenShift AI / KServe / vLLM em ambiente corporativo. Noções de monitoramento de custo e performance de modelos (tokens, latência, throughput). Data Engineering / Analytics Conhecimento de modelagem de dados, ETL/ELT e boas práticas de qualidade de dados. Experiência na criação de dashboards/relatórios para acompanhar uso de IA, métricas de negócio e indicadores de risco. Segurança e governança Noções de segurança de dados, LGPD, anonimização e controle de acesso em projetos de governo/setor público. Boas práticas de governança de modelos (auditoria, rastreabilidade, logging de consultas, explainability básica). INFORMAÇÕES ADICIONAIS Remuneração: R$ 185.000,00/ano (remuneração + benefícios)