MLOps / LLMOps Engineer
2 Candidaturas
Salário a Combinar
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Publicada hoje | 1 Vaga
Sobre a Vaga
Buscamos um(a) MLOps / LLMOps Engineer para estruturar e evoluir nossa plataforma de IA, suportando desde modelos de Machine Learning até aplicações com GenAI, agentes e sistemas multiagentes.
Perfil que buscamos:
• Senso de dono(a) e visão de plataforma
• Autonomia e proatividade
• Pensamento estruturado e foco em escala
• Boa comunicação com times técnicos e de negócio
• Perfil colaborativo (atua conectando áreas)
• Curiosidade e vontade de evoluir constantemente em IA.
Perfil que buscamos:
• Senso de dono(a) e visão de plataforma
• Autonomia e proatividade
• Pensamento estruturado e foco em escala
• Boa comunicação com times técnicos e de negócio
• Perfil colaborativo (atua conectando áreas)
• Curiosidade e vontade de evoluir constantemente em IA.
Responsabilidades
Estruturar e evoluir a plataforma de IA para ML, GenAI, agentes e multiagentes
Definir padrões, templates e boas práticas (dev, treino, deploy, monitoramento)
Padronizar pipelines de dados, features, modelos e aplicações com LLM
Atuar com Databricks como plataforma central (dados, ML e observabilidade)
Implementar práticas de MLOps e LLMOps (CI/CD, versionamento, tracing, rollback, lineage)
Construir frameworks de avaliação com Golden Datasets, métricas, judges e tracing
Criar pacotes reutilizáveis de avaliação (padronização entre times)
Evoluir governança de modelos e agentes (catálogo, maturidade, documentação)
Integrar e explorar code agents e ferramentas de IA para ganho de produtividade
Trabalhar em conjunto com Data, Engenharia, Produto e Arquitetura
Garantir segurança, compliance e eficiência de custos
Participar de decisões arquiteturais e evolução da plataforma
Requisitos obrigatórios:
• Experiência sólida com Databricks, incluindo:
Jobs e Workflows
Delta Lake
MLflow
Model Serving
Unity Catalog
Experiência prática com MLOps:
Experiment tracking
Versionamento de modelos
CI/CD de ML
Promoção entre ambientes
Monitoramento em produção
Experiência prática com LLMOps:
Deploy de aplicações com LLM
Versionamento de prompts/configurações
Avaliação e observabilidade
Operação de agentes
Experiência com frameworks de avaliação para GenAI
Experiência com APIs de modelos (OpenAI, Azure OpenAI, Gemini, Anthropic ou similares)
Conhecimento sólido de engenharia de software aplicada a plataformas
Capacidade de desenhar workflows escaláveis, auditáveis e confiáveis
Uso avançado de automação e code agents
Diferenciais
Experiência com sistemas multiagentes
Vivência com governança de IA e Responsible AI
Experiência com otimização de custos em workloads de IA
Atuação em construção de plataformas internas (enablement de times
Estruturar e evoluir a plataforma de IA para ML, GenAI, agentes e multiagentes
Definir padrões, templates e boas práticas (dev, treino, deploy, monitoramento)
Padronizar pipelines de dados, features, modelos e aplicações com LLM
Atuar com Databricks como plataforma central (dados, ML e observabilidade)
Implementar práticas de MLOps e LLMOps (CI/CD, versionamento, tracing, rollback, lineage)
Construir frameworks de avaliação com Golden Datasets, métricas, judges e tracing
Criar pacotes reutilizáveis de avaliação (padronização entre times)
Evoluir governança de modelos e agentes (catálogo, maturidade, documentação)
Integrar e explorar code agents e ferramentas de IA para ganho de produtividade
Trabalhar em conjunto com Data, Engenharia, Produto e Arquitetura
Garantir segurança, compliance e eficiência de custos
Participar de decisões arquiteturais e evolução da plataforma
Requisitos obrigatórios:
• Experiência sólida com Databricks, incluindo:
Jobs e Workflows
Delta Lake
MLflow
Model Serving
Unity Catalog
Experiência prática com MLOps:
Experiment tracking
Versionamento de modelos
CI/CD de ML
Promoção entre ambientes
Monitoramento em produção
Experiência prática com LLMOps:
Deploy de aplicações com LLM
Versionamento de prompts/configurações
Avaliação e observabilidade
Operação de agentes
Experiência com frameworks de avaliação para GenAI
Experiência com APIs de modelos (OpenAI, Azure OpenAI, Gemini, Anthropic ou similares)
Conhecimento sólido de engenharia de software aplicada a plataformas
Capacidade de desenhar workflows escaláveis, auditáveis e confiáveis
Uso avançado de automação e code agents
Diferenciais
Experiência com sistemas multiagentes
Vivência com governança de IA e Responsible AI
Experiência com otimização de custos em workloads de IA
Atuação em construção de plataformas internas (enablement de times
GenAI
Nível: Pleno
Contratação PJ.
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