Especialista Sênior em AI DevOps / LLMOps

Descrição

Resumo: Buscamos um especialista sênior em AI DevOps / LLMOps para projetar e implementar pipelines de CI/CD, gerenciar infraestrutura de IA e garantir experimentação segura e observabilidade para sistemas de IA. Pontos principais: 1. Projetar e implementar pipelines robustos de CI/CD para IA e PromptOps 2. Provisionar e gerenciar ambientes de computação de alto desempenho para IA 3. Arquitetar estratégias de entrega progressiva para IA com avaliação integrada Na TechBiz Global, prestamos serviços de recrutamento para nossos principais clientes do portfólio. Atualmente, buscamos um especialista **Senior AI DevOps / LLMOps** para integrar uma das equipes de nossos **clientes**. Se você procura uma oportunidade empolgante para crescer em um ambiente inovador, essa pode ser a oportunidade ideal para você. **Principais responsabilidades** * Automação de Build\-to\-Production * Projetar e implementar pipelines robustos de CI/CD adaptados à IA, abrangendo pesos de modelos, versionamento de conjuntos de dados e código de aplicação. * Desenvolver fluxos de trabalho especializados para PromptOps, garantindo que os prompts do sistema sejam controlados por versionamento, testados quanto a regressões e implantados com o mesmo rigor do código tradicional. * Automatizar a implantação de fluxos de trabalho agênticos, gerenciando as complexidades das interações de IA com estado e transferências entre múltiplos agentes. 2\. Infraestrutura como Código para IA (IaC) * Provisionar e gerenciar ambientes de computação de alto desempenho (clusters de GPU, pods de TPU) usando Terraform, Pulumi ou Ansible. * Definir e impor Políticas como Código (Policy\-as\-Code) para endpoints de IA, garantindo conformidade com requisitos de segurança, limites de uso de custos e exigências de residência de dados. * Manter um ambiente consistente em infraestruturas híbridas, assegurando paridade perfeita entre desenvolvimento local e produção em nuvem. 3\. Experimentação segura e lançamentos controlados * Arquitetar estratégias de entrega progressiva para IA, incluindo lançamentos canário, implantações Blue\-Green e sombreamento (em que novos modelos são executados em paralelo com a produção para comparar saídas). * Criar portões de “Avaliação\-no\-Ciclo” dentro do pipeline para testar automaticamente viés, hallucinações e degradação de desempenho antes de um lançamento. * Implementar estruturas de testes A/B especificamente projetadas para saídas de LLMs e comportamento agêntico. 4\. Monitoramento e observabilidade \- Estabelecer observabilidade profunda em endpoints de inferência, rastreando métricas como tokens\-por\- segundo, latência e deriva na precisão do modelo. * Integrar loops de feedback que capturem “casos extremos” da produção para realimentar os pipelines de treinamento e ajuste fino. **Habilidades técnicas obrigatórias:** * Orquestração: Habilidades avançadas em Kubernetes (K8s), especificamente com KubeFlow, Ray ou NVIDIA Triton. * CI/CD e IaC: Experiência especializada em GitHub Actions/GitLab CI, bem como em Terraform ou Pulumi. * Ferramentas de IA: Experiência com Weights \& Biases, MLflow, LangSmith ou Arize Phoenix. * Hardware: Conhecimento sobre virtualização de GPU, drivers CUDA e gerenciamento de hardware local. * Segurança: Familiaridade com Open Policy Agent (OPA) e gerenciamento de segredos (Vault). **Experiência:** * 10\+ anos em DevOps, SRE ou Engenharia de Nuvem. * 2\+ anos de experiência prática em MLOps ou LLMOps, especificamente na migração de LLMs do notebook para produção. * Experiência comprovada no gerenciamento de ambientes de nuvem híbrida (ex.: AWS/Azure \+ Data Center privado).