Especialista Sênior em AI DevOps / LLMOps

Descrição

Resumo: Junte-se à equipe de um cliente como especialista sênior em AI DevOps / LLMOps para projetar e implementar pipelines de CI/CD, gerenciar infraestrutura de IA e garantir experimentação segura. Pontos de destaque: 1. Projetar e implementar pipelines robustos de CI/CD personalizados para IA. 2. Provisionar e gerenciar ambientes de computação de alto desempenho. 3. Arquitetar estratégias de Entrega Progressiva para IA. Na TechBiz Global, prestamos serviços de recrutamento a 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 combinação perfeita para você. **Principais Responsabilidades** * Automação de Build\-to\-Production * Projetar e implementar pipelines robustos de CI/CD personalizados para IA, abrangendo pesos de modelos, versionamento de conjuntos de dados e código de aplicação. * Desenvolver fluxos de trabalho especializados para PromptOps, assegurando 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 GPU, pods TPU) usando Terraform, Pulumi ou Ansible. * Definir e impor Política\-como\-Código para endpoints de IA, garantindo conformidade com requisitos de segurança, limites de uso de custos e residência de dados. * Manter um ambiente consistente em infraestruturas híbridas, assegurando paridade perfeita entre desenvolvimento local e produção em nuvem. 3\. Experimentação Segura \& 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\-Loop” dentro do pipeline para testar automaticamente viés, hallucinações e degradação de desempenho antes de um lançamento. * Implementar estruturas de teste A/B especificamente projetadas para saídas de LLMs e comportamento agêntico. 4\. Monitoramento \& Observabilidade \- Estabelecer observabilidade profunda em Endpoints de Inferência, rastreando métricas como tokens\-por\- segundo, latência e deriva na acurácia 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 \& 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 de 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 migrando LLMs do notebook para produção. * Experiência comprovada no gerenciamento de ambientes de nuvem híbrida (ex.: AWS/Azure \+ Data Center Privado).