Navegar
···
Entrar / Registrar
Resumo: Esta posição envolve liderar o projeto e a implementação de soluções avançadas de GenAI na plataforma Databricks Lakehouse, com foco em pipelines de ML robustos e inovação orientada por dados. Pontos de destaque: 1. Projetar e implementar soluções GenAI na plataforma Databricks Lakehouse 2. Construir e manter pipelines RAG utilizando bancos de dados vetoriais 3. Colaborar em casos de uso impactantes de GenAI, como chatbots e sumarização Nossa comunidade de Engenharia está crescendo, e agora buscamos um(a) **Engenheiro(a) Sênior GenAI – Databricks (m/f/*)** para integrar nossa equipe em Portugal, apoiando nosso crescimento global. Como **Engenheiro(a) Sênior GenAI (m/f/*)**, você liderará o projeto e a implementação de soluções avançadas de dados e IA na plataforma Databricks Lakehouse. Seu foco estará na construção de pipelines de ML robustos, na habilitação de capacidades GenAI e na entrega de soluções de nível produtivo que suportem inovação orientada por dados em escala. #### **O QUE OFERECEMOS** * Opções flexíveis de trabalho, incluindo trabalho totalmente remoto ou modelo híbrido (os candidatos devem residir em Portugal) * Uma oportunidade de acelerar sua carreira e trabalhar com colegas excepcionais em uma comunidade de aprendizado colaborativa distribuída por 3 continentes * Contribuir com suas ideias em projetos únicos e gerar impacto ao transformá-las em realidade * Equilibrar vida profissional e pessoal por meio da nossa organização de fluxo de trabalho e decidir você mesmo se trabalha em casa, no escritório ou em um modelo híbrido * Avaliação anual de desempenho e ciclos regulares de feedback, gerando valor distinto ao conectar colegas por meio de redes, e não hierarquias * Plano individual de desenvolvimento e oportunidades de desenvolvimento profissional * Recursos educacionais, como certificações pagas, acesso ilimitado ao Udemy Business, etc. * Eventos locais, virtuais e globais da equipe, nos quais os colegas da UT se conhecem mutuamente #### **O QUE VOCÊ FARÁ** * Projetar e implementar **soluções GenAI** na plataforma Databricks Lakehouse, aproveitando LLMs, modelos de incorporação (embedding) e recursos de pesquisa vetorial. * Construir e manter **pipelines RAG**, incluindo pré-processamento de texto, geração de incorporações (embeddings) e recuperação utilizando bancos de dados vetoriais. * Trabalhar com as **APIs de Modelos Fundamentais do Databricks**, MLflow e outras ferramentas de IA para prototipar e implantar aplicações GenAI. * Colaborar com engenheiros de dados, engenheiros de ML e partes interessadas comerciais para **construir casos de uso impactantes de GenAI** — (ex.: chatbots, perguntas e respostas sobre documentos, assistência de código, sumarização). * Avaliar e ajustar finamente modelos fundamentais, gerenciar engenharia de prompts e otimizar desempenho. * Contribuir para o desenvolvimento de **melhores práticas GenAI** abrangendo seleção de modelos, segurança, governança e eficiência de custos. #### **O QUE VOCÊ TRARÁ** * **3–5 anos de experiência** em engenharia de soluções ou funções técnicas práticas semelhantes. * Experiência prática com **ferramentas e frameworks GenAI**, como OpenAI, Hugging Face Transformers, LangChain ou similares. * Experiência na construção e implantação de **soluções GenAI** em ambientes de produção ou experimentais. * Familiaridade com a **pilha de IA/GenAI do Databricks** (APIs de Modelos Fundamentais, MLflow, Unity Catalog, Vector Search). * Excelentes habilidades em Python e sólida compreensão de **LLMs**, tokenização, modelos de incorporação (embedding) e engenharia de prompts. * Facilidade para trabalhar com dados não estruturados (texto, documentos, JSON) e arquiteturas modernas de GenAI (RAG, LLMOps). * Excelentes habilidades de colaboração e comunicação para atuar entre equipes de IA, dados e produtos. * Habilidades profissionais de comunicação em inglês (nível C1, escrito e falado). **Desejável** * Experiência na implementação de **pipelines de geração aumentada por recuperação (RAG)** utilizando **bancos de dados vetoriais** (ex.: FAISS, Chroma, Weaviate). * Familiaridade com **Lakehouse AI**, Unity Catalog para governança de GenAI e Databricks MosaicML. * Experiência em **PLN, perguntas e respostas, sumarização**, ou desenvolvimento de produtos GenAI. Despertamos seu interesse ou você tem alguma dúvida? Queremos ouvir de você: entre em contato conosco em **recruit@ultratendency.com** #### **SOBRE NÓS** A Ultra Tendency é uma consultoria internacional de referência em Engenharia de Dados especializada em **Big Data, Cloud, Streaming,** IIoT e **Microsserviços**. Projetamos, construímos e operamos aplicações orientadas por dados em larga escala para grandes empresas, como o Banco Central Europeu, HUK-Coburg, Deutsche Telekom e o maior fabricante de automóveis da Europa. Fundada na Alemanha em 2010, a UT desenvolveu uma base confiável de clientes e hoje opera 8 filiais em 7 países, distribuídos por 3 continentes. Fazemos mais do que simplesmente usar tecnologia: construímos-na. Na Ultra Tendency, contribuímos com código-fonte para **+20 projetos de código aberto**, incluindo **Ansible, Terraform,** NiFi e **Kafka**. Nosso impacto na tecnologia e nos negócios é visível a todos. Empresas procuram a Ultra Tendency porque resolvemos problemas que outros não conseguem. Adoramos o desafio: juntos, enfrentamos projetos diversos e únicos que você não encontrará em nenhum outro lugar. Em nossa comunidade de conhecimento, você fará parte de uma rede de apoio, não de uma hierarquia. Aprendizado contínuo e feedback constante são nossos motores para um desenvolvimento estável. Com a gente, você pode desenvolver sua carreira individual com equilíbrio entre vida profissional e pessoal. Analisamos sua candidatura com base em suas competências e nos requisitos comerciais correspondentes. A Ultra Tendency recebe inscrições de candidatos qualificados independentemente de raça, etnia, origem nacional ou social, deficiência, sexo, orientação sexual ou idade. Declaração de privacidade de dados: Proteção de Dados para Candidatos – Ultra Tendency
