Estamos contratando um profissional sênior híbrido MLOps/DevOps/SRE capaz de construir do início ao fim toda a infraestrutura de uma plataforma de IA. Esta não é uma função de pesquisa nem uma função padrão de Engenheiro de ML. Se você nunca projetou uma infraestrutura MLOps em nível de produção, nunca criou CI/CD para ML ou nunca implantou cargas de trabalho de ML no Kubernetes em larga escala, esta vaga não é adequada para você. Você será responsável por projetar, construir e gerenciar a infraestrutura baseada em AWS, a plataforma Kubernetes, os pipelines de CI/CD e a pilha de observabilidade que suportam nossos modelos de IA (IA Agente, NLU, ASR, Biometria de Voz, TTS). Você será o responsável técnico pelas decisões, padrões e normas da infraestrutura MLOps. **Localização:** Remoto \- Europa (PL/ES/PT/CZ/CY) **Principais Responsabilidades:** **Arquitetura da Plataforma MLOps (do zero)** * Projetar e construir infraestrutura de IA/ML baseada em AWS usando **Terraform (obrigatório)**. * Definir padrões de segurança, automação, eficiência de custos e governança. * Arquitetar infraestrutura para cargas de trabalho de ML, GPU/aceleradores, escalabilidade e alta disponibilidade. **Kubernetes \& Implantação de Modelos** * Arquitetar, construir e operar clusters Kubernetes em produção. * Containerizar e transformar modelos de ML em produtos (Docker, Helm). * Implantar modelos com baixa latência e alto rendimento (ASR/TTS/NLU/IA Agente). * Garantir a integração e otimização adequadas de nós GPU e aceleradores. **CI/CD para Machine Learning** * Criar pipelines automatizados de treinamento, validação e implantação (GitLab/Jenkins). * Implementar estratégias de implantação canário, blue\-green e reversão automatizada. * Integrar ferramentas do ciclo de vida MLOps (MLflow, Kubeflow, SageMaker Model Registry, etc.). **Observabilidade \& Confiabilidade** * Implementar observabilidade completa (Prometheus \+ Grafana). * Ser responsável pela disponibilidade, desempenho e confiabilidade dos serviços de ML em produção. * Estabelecer monitoramento para latência, deriva, saúde do modelo e saúde da infraestrutura. **Colaboração \& Liderança Técnica** * Trabalhar em estreita colaboração com engenheiros de ML, pesquisadores e cientistas de dados. * Transformar modelos experimentais em implantações prontas para produção. * Definir as melhores práticas de MLOps em toda a empresa. **Qualificações e Habilidades:** Procuramos um engenheiro sênior com forte experiência em DevOps/SRE que tenha trabalhado extensivamente com sistemas de ML em produção. O candidato ideal combina experiência em infraestrutura, automação e prática em MLOps. * **5 ou mais anos** em cargo de Engenheiro Sênior DevOps, SRE ou MLOps, com suporte a ambientes de produção. * Experiência sólida em projetar, construir e manter **clusters Kubernetes** em produção. * Competência prática com **Terraform** (ou ferramentas semelhantes de IaC) para gerenciar infraestrutura em nuvem. * Boas habilidades de programação em **Python ou Go** para criar automações, ferramentas e fluxos de trabalho de ML. * Experiência comprovada na criação e manutenção de **pipelines de CI/CD** (GitLab ou Jenkins). * Experiência prática na implantação e suporte de **modelos de ML** em produção (por exemplo, ASR, TTS, NLU, LLM/IA Agente). * Familiaridade com ferramentas de orquestração de fluxo de trabalho de ML como **Kubeflow**, **Apache Airflow** ou similares. * Experiência com ferramentas de rastreamento de experimentos e registro de modelos (por exemplo, **MLflow**, **SageMaker Model Registry**). * Experiência na implantação de modelos em **GPU** ou hardware especializado (por exemplo, **Inferentia**, **Trainium**). * Bom entendimento da infraestrutura em nuvem na **AWS**, incluindo boas práticas de rede, escalabilidade, armazenamento e segurança. * Experiência com ferramentas de implantação (Docker, Helm) e pilhas de observabilidade (Prometheus, Grafana). ##### ##### **Indicadores de Sucesso nesta Função** * Você gosta de construir plataformas do zero e assumir decisões técnicas. * Você se sente à vontade colaborando com engenheiros de ML, pesquisadores e equipes de software para transformar pesquisas em sistemas estáveis de produção. * Você gosta de resolver desafios de desempenho, automação e confiabilidade em sistemas distribuídos. * Você adota uma abordagem estruturada, pragmática e escalável para o design de infraestrutura. * Pessoa dinâmica e proativa, com iniciativa natural para impulsionar projetos. * Gosta de trabalhar em estreita colaboração com pessoas \- pesquisadores, engenheiros de ML, arquitetos de nuvem, equipes de produto. * Se sente confortável compartilhando ideias abertamente, questionando suposições e contribuindo para discussões técnicas. * Mentalidade colaborativa: você prefere construir em conjunto, não trabalhar isoladamente. * Forte senso de responsabilidade \- você gosta de assumir a responsabilidade por sistemas do início ao fim. * Curioso, prático e motivado por resolver desafios técnicos complexos. * Comunicador claro, capaz de traduzir trabalho técnico em recomendações práticas. * Desenvolve-se bem em ambientes dinâmicos onde pode experimentar, melhorar e moldar a forma como as coisas são feitas. **O que oferecemos** * Remuneração fixa competitiva com base em experiência e especialização. * Trabalhar em sistemas de IA de ponta usados globalmente. * Equipes dinâmicas e multidisciplinares envolvidas em transformação digital. * Modelo de trabalho remoto como prioridade * Contrato B2B de longo prazo * 20\+ dias de férias remuneradas * Equipamentos Apple * Orçamento para treinamento \& desenvolvimento **Nossos Valores Centrais na TheHRchapter** ️ Transparência: Acreditamos em processos de recrutamento transparentes e fluidos. Você receberá feedback de nossa parte. ️ Experiência do candidato: Combinação perfeita entre processos automatizados e humanizados. Sinta-se à vontade para pedir feedback a qualquer momento. ️ Banco de talentos: Levamos aos nossos clientes candidatos altamente qualificados e motivados. Nossos candidatos correspondem aos valores empresariais e ao estilo de gestão das empresas. ️ Diversidade e inclusão: Não há espaço para discriminação ou intolerância. Valorizamos a conscientização sobre diversidade e o respeito às diferenças.