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Leega Consultoria Himalayas · Posted yesterday

Engenheiro de IA Pleno (MLOps e AWS)

Brazil Contractor

MLOps Engineer AI ML Engineer Machine Learning Engineer AWS ML Engineer
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A Leega é uma empresa focada no atendimento eficiente e inovador em seus clientes.

Isso não poderia ser diferente com o nosso principal combustível: as pessoas!

Nossa cultura é inspiradora e nossos valores estão presentes no dia a dia: ética e transparência, excelência de qualidade, trabalho em equipe, responsabilidade econômica, social e ambiental, relações humanas e credibilidade.

Buscamos profissionais inovadores que sejam movidos por desafios e focados em resultados.

Se você busca uma empresa dinâmica e parceira e que investe em seus colaboradores através de capacitação constante, a Leega é o lugar para você!

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Buscamos um Engenheiro de IA Pleno para levar soluções de Machine Learning e IA Generativa à produção no ecossistema AWS. O profissional constrói e sustenta os pipelines de MLOps que dão vida aos modelos, garantindo deploy escalável, seguro e monitorado.

A posição exige autonomia técnica e proximidade com o negócio: o objetivo é integrar capacidades cognitivas avançadas a produtos e processos, com impacto mensurável em inovação e eficiência operacional.

Principais responsabilidades

  • Produtizar modelos de Machine Learning e de IA Generativa, transformando experimentos em serviços estáveis em ambiente produtivo.
  • Construir e sustentar pipelines de MLOps, cobrindo treinamento, versionamento, deploy e reprocessamento.
  • Implementar deploy escalável das soluções, com atenção a desempenho, disponibilidade e custo.
  • Desenvolver e treinar modelos de Machine Learning voltados a problemas concretos de negócio.
  • Construir soluções com IA Generativa e LLMs, integrando-as a produtos e a processos internos.
  • Monitorar continuamente os modelos em produção, acompanhando qualidade, degradação e comportamento inesperado.
  • Aplicar práticas de segurança no ciclo de vida das soluções de IA, incluindo controle de acesso e proteção de dados sensíveis.
  • Avaliar resultados dos modelos e propor melhorias com base em métricas técnicas e de negócio.
  • Colaborar com times de dados, engenharia e áreas de negócio na definição e priorização dos casos de uso.

Requisitos obrigatórios

  • Experiência em produtização de soluções de IA e Machine Learning, levando modelos de experimento a ambiente produtivo.
  • Autonomia técnica para construir e sustentar pipelines de MLOps de ponta a ponta.
  • Experiência com deploy escalável de modelos e com o monitoramento contínuo em produção.
  • Experiência prática com os serviços de IA e Machine Learning da AWS (SageMaker e Bedrock).
  • Domínio de Python aplicado a soluções de IA e Machine Learning.
  • Conhecimento de SQL e de manipulação de dados para preparação de datasets.
  • Conhecimento de práticas de segurança aplicadas a soluções de IA e ao tratamento de dados sensíveis.

Diferenciais

  • Experiência no desenvolvimento e treinamento de modelos próprios de Machine Learning, com bibliotecas como scikit-learn, PyTorch ou TensorFlow.
  • Experiência na integração de LLMs de terceiros via API em produtos e processos.
  • Experiência com frameworks de aplicações com LLMs, como LangChain, LangGraph, LlamaIndex ou similares.
  • Vivência com RAG e com bancos de dados vetoriais.
  • Vivência com containers e orquestração, como Docker e Kubernetes.
  • Certificações AWS voltadas a Machine Learning, IA ou arquitetura de soluções.
  • Experiência prévia em consultoria ou no atendimento a múltiplos clientes.

Competências comportamentais

  • Autonomia para conduzir soluções do experimento à produção, com baixa necessidade de supervisão.
  • Pensamento crítico para avaliar quando IA é a resposta certa para o problema e quando não é.
  • Comunicação clara na tradução de necessidades de negócio em soluções de IA e na explicação de resultados de modelos.
  • Rigor na avaliação de resultados, com uso de métricas e evidências em vez de percepção.
  • Curiosidade técnica e disciplina para acompanhar a evolução acelerada da área.
  • Colaboração com times de dados, engenharia e áreas de negócio.

INDISPENSÁVEL Conhecimento/Atuação em:

  • Construção e sustentação de pipelines de MLOps, com deploy e monitoramento de modelos em produção.
  • Serviços de IA e Machine Learning da AWS: SageMaker e Bedrock.
  • Python aplicado a soluções de IA e Machine Learning.

Informações adicionais

Atuação: 100%Remoto.

Originally posted on Himalayas

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