DevOps Engineer

• 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.

DevOps, GenAIOps

DevOps

SRE – Site Reliability Engineer

Mid-level SRE/DevOps Engineer

Site Reliability Engineer – SRE

Senior DevOps Engineer