Projetar, implementar e manter sistemas baseados em GenAIOps, garantindo automação, versionamento e rastreabilidade dos modelos de IA.
Desenvolver pipelines de CI/CD para fluxos de dados e modelos, utilizando GitLab CI, Jenkins ou ferramentas equivalentes.
Criar e integrar serviços utilizando Cloud Run, Cloud Functions e GKE, otimizando escalabilidade e performance das aplicações.
Implementar e orquestrar soluções de IA generativa com Vertex AI, AgentSpace, AgentEngine e arquiteturas AI-multiagent, promovendo interoperabilidade e governança.
Projetar APIs REST e microsserviços para integração entre componentes de IA, garantindo segurança, desempenho e consistência dos dados.
Aplicar protocolos A2A vs MCP e técnicas de RAG (Retrieval-Augmented Generation), assegurando eficiência na comunicação e contextualização entre agentes e modelos.
Aplicar princípios de Responsible AI, garantindo transparência, auditabilidade e mitigação de vieses em modelos de linguagem (LLMs).
Desenvolver soluções com frameworks de IA como LangChain, LangGraph e CrewAI, conectando modelos, dados e agentes em pipelines inteligentes.
Gerenciar pipelines de dados e treinamentos de modelos, com foco em automação de retraining, validação e implantação contínua (MLOps).
Monitorar performance e comportamento dos modelos em produção, utilizando Vertex AI, MLflow ou ferramentas similares para rastreamento de experimentos e métricas.
Colaborar com times de engenharia de dados, IA e infraestrutura, garantindo alinhamento entre arquitetura, operações e requisitos de negócio.
Implementar práticas de observabilidade e governança de modelos, incluindo controle de versões, registro de experimentos e auditoria de pipelines.
Contribuir para a evolução da arquitetura de IA generativa, adotando abordagens modernas de escalabilidade, segurança e compliance na nuvem GCP.
Requirements
Formação superior em Ciência da Computação, Engenharia de Software, Inteligência Artificial, Engenharia de Dados ou áreas correlatas.
Sólido conhecimento em desenvolvimento de sistemas com Python.
Experiência prática com Google Cloud Platform (GCP), incluindo GKE, Cloud Run, Cloud Functions, Vertex AI, AgentSpace e AgentEngine.
Domínio de práticas de CI/CD, utilizando GitLab CI, Jenkins ou ferramentas equivalentes.
Conhecimento em APIs REST e microsserviços.
Compreensão dos protocolos A2A vs MCP e de arquiteturas AI-multiagent.
Experiência com frameworks de IA generativa como LangChain, LangGraph e CrewAI.
Familiaridade com conceitos de RAG, Responsible AI e observabilidade de modelos.
Desejável experiência com monitoramento de modelos e gestão de experimentos (Vertex AI, MLflow ou equivalentes).
Benefits
Cartão multi-benefícios – você escolhe como e onde utilizar.
Bolsas de Estudos para cursos de Graduação, Pós, MBA e Idiomas.
Programas de incentivo à Certificações.
Horário de trabalho flexível.
Salários competitivos.
Avaliação de desempenho anual com plano de carreira estruturado.
Possibilidade de carreira internacional.
Wellhub e TotalPass.
Previdência Privada.
Auxílio-Creche.
Assistência Médica.
Assistência Odontológica.
Seguro de Vida.
Applicant Tracking System Keywords
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Hard skills
PythonCI/CDAPIs RESTmicrosserviçosGenAIOpsMLOpsRAGResponsible AIobservabilidade de modelosarquiteturas AI-multiagent