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Resumo: Junte-se a uma equipe responsável por projetar, construir e operar infraestrutura de ponta a ponta para sistemas de IA em produção, com foco na confiabilidade e melhoria contínua de soluções baseadas em ML e LLM. Pontos principais: 1. Projetar e implementar pipelines escaláveis de ingestão de dados para ML e LLM. 2. Construir e manter fluxos de processamento de dados e definir estratégias de armazenamento. 3. Desenvolver ferramentas de observabilidade e depuração para sistemas de IA em produção. Lisboa, Portugal * Período integral * Desenvolvimento de Aplicações e Produtos * Híbrido * Grupo Tieto Descrição da vaga A Tieto Iberia faz parte do Grupo Tieto e combina experiência local com a força global da Tieto, uma empresa líder em serviços de software e engenharia digital, com presença e capacidades mundiais. Como parte de nossa expansão contínua em plataformas impulsionadas por IA e sistemas intensivos em dados, procuramos um **Engenheiro de Operações de Aprendizado de Máquina / Operações de Modelos de Linguagem** para integrar nossa equipe avançada de engenharia. Neste cargo, você será responsável por projetar, construir e operar a infraestrutura de ponta a ponta que suporta sistemas de IA em produção, garantindo confiabilidade, observabilidade, qualidade dos dados e melhoria contínua de soluções baseadas em aprendizado de máquina e modelos de linguagem. Principais responsabilidades * Projetar e implementar pipelines escaláveis de ingestão de dados para ML e LLM em produção, independentes da fonte. * Construir e manter fluxos de processamento de dados, incluindo ingestão, redação, armazenamento, classificação e segmentação de sinais em produção. * Definir e implementar estratégias de armazenamento de dados, incluindo tiering, políticas de retenção e tratamento de dados com privacidade. * Desenvolver ferramentas de observabilidade e depuração, incluindo dashboards e sistemas de consulta para sistemas de IA em produção. * Implementar estruturas de avaliação e monitoramento, incluindo conjuntos de avaliação offline, autoraters online e sistemas de detecção de regressão. * Construir sistemas automatizados de triagem para identificar, classificar e destacar falhas em produção. * Desenvolver e manter mecanismos de redação de informações pessoais identificáveis (PII) e aplicar políticas de governança e conformidade de dados no nível de ingestão. * Projetar e operar fluxos de mineração de avaliação de LLM para melhorar continuamente o desempenho de modelos e prompts. * Implementar sistemas de alerta para detectar regressões em implantações de modelos e prompts. * Colaborar com equipes de IA, engenharia e produto para garantir robustez e confiabilidade dos sistemas de IA em produção. * Avaliar e selecionar ferramentas, infraestrutura e estratégias de hospedagem para plataformas ML/LLM. * Ser responsável pela confiabilidade operacional de todo o pipeline de dados e avaliação de ML/LLM. Requisitos * Experiência comprovada na construção e operação de plataformas de dados ou sistemas de ML em produção, incluindo ingestão, armazenamento, controle de acesso, monitoramento e responsabilidades de plantão. * Experiência prática no desenvolvimento de sistemas de avaliação de ML/LLM (por exemplo, conjuntos de testes de regressão, autoraters, frameworks de LLM como juiz ou conjuntos de dados de referência). * Sólida compreensão de ferramentas de observabilidade, rastreamento e depuração de LLM. * Experiência na implementação de controles de privacidade de dados, como redação de PII em ambientes de produção. * Profundo conhecimento dos modos de falha em sistemas de ML e LLM (alucinações, falhas de recuperação, loops de agentes, degradação de ASR/TTS, regressões de prompts/modelos). * Excelentes habilidades práticas de engenharia em Python em nível de produção, com mentalidade prática. * Sólida compreensão de pipelines de dados, confiabilidade de sistemas e processamento distribuído de dados. Habilidades desejáveis * Experiência em arquiteturas multi-inquilino ou SaaS com requisitos rigorosos de isolamento de dados. * Familiaridade com os ecossistemas em nuvem Azure e/ou AWS. * Experiência em tomadas de decisões sobre trade-offs de infraestrutura entre serviços gerenciados e soluções auto-hospedadas. * Conhecimento de bancos de dados vetoriais, técnicas de incorporação e métodos de detecção de falhas não supervisionadas ou por agrupamento. * Experiência com ferramentas de versionamento de dados, como LakeFS, DVC ou Delta Lake. * Familiaridade com o GDPR, fluxos de exclusão de dados e sistemas de dados orientados à conformidade. * Exposição a ambientes embarcados, automotivos ou restritos. * Experiência na avaliação de modelos de linguagem em línguas diferentes do inglês ou em conjuntos de dados multilíngues. * Experiência no trabalho com APIs de LLM, como Anthropic Claude, modelos OpenAI ou alternativas de código aberto. * Familiaridade com fluxos de CI/CD, desenvolvimento baseado no GitHub e práticas modernas de DevOps. * Experiência no desenvolvimento de dashboards usando TypeScript ou tecnologias front-end similares. Informações adicionais Na Tieto, acreditamos no poder da diversidade, equidade e inclusão. Incentivamos candidatos de todas as origens, gêneros (m/f/d) e trajetórias de vida a se juntarem à nossa equipe, pois acreditamos que isso fomenta um ambiente de trabalho inspirador e impulsiona a inovação. Nosso compromisso com abertura, confiança e diversidade está no cerne de nossa missão de criar futuros digitais que beneficiem empresas, sociedades e a humanidade. Diversidade, equidade e inclusão \| Sustentabilidade \| Tieto Oferecemos aos clientes de diversos setores soluções críticas para suas operações por meio de nossos negócios especializados em software: Tieto Caretech, Tieto Banktech e Tieto Indtech, bem como o negócio Tieto Tech Consulting. Nossos cerca de 14 000 talentosos especialistas em software vertical, design, nuvem e IA estão dedicados a capacitar nossos clientes a alcançarem o sucesso e a inovarem com as mais recentes tecnologias. A receita anual da Tieto é de aproximadamente 2 bilhões de euros. As ações da empresa estão listadas na bolsa NASDAQ, em Helsinque e Estocolmo, bem como na Bolsa de Oslo.
