Descrição da vaga
A maioria dos projetos de IA para antes da produção. Sua missão é fazer com que cheguem lá, e permaneçam. Na Diametral, o MLOps Engineer projeta as plataformas e pipelines que permitem implantar, monitorar e evoluir modelos de machine learning e LLMs de forma confiável.
Você entra no engine Architecture & Engineering e trabalha lado a lado com Data Scientists e GenAI Engineers, do Build ao Run.
O que você vai construir
- Plataformas MLOps e LLMOps: treinamento, registro de modelos, implantação, inferência em escala.
- Pipelines CI/CD/CT para modelos: testes, validação, liberação automatizada, rollback.
- Monitoramento de modelos em produção: desempenho, drift de dados e de modelo, alertas, explicabilidade.
- Infraestrutura como código e ambientes reproduzíveis, em Kubernetes e na nuvem.
- Governança técnica da IA: rastreabilidade, versionamento, gestão de acessos, elementos de conformidade.
- Otimização dos custos de infraestrutura e inferência (FinOps, GPUs, serving).
Sua stack técnica
Python, Docker, Kubernetes, Terraform, MLflow, Kubeflow ou Vertex AI Pipelines, Azure ML, SageMaker, Databricks, Airflow, Prometheus, Grafana, GitLab CI ou GitHub Actions, ferramentas de serving (vLLM, Triton, KServe).
Dentro da Diametral
- Você contribui para nossas bases MLOps de referência, reutilizadas de um projeto para outro.
- Você dissemina as boas práticas de produção em toda a comunidade de dados e IA.
Perfil procurado
O que você traz
- Formação em engenharia ou mestrado em computação.
- Pelo menos 3 anos de experiência em MLOps, DevOps, platform engineering ou ML Engineering.
- Domínio sólido de Python, containers, Kubernetes e pelo menos uma nuvem pública.
- Experiência concreta implantando e monitorando modelos em produção.
- Inglês fluente em contexto de cliente, e o idioma do seu escritório de referência.
O que vai fazer a diferença
- Experiência em LLMOps: serving de LLMs, avaliação contínua, observabilidade de agentes.
- Certificações cloud ou Kubernetes.
- Uma cultura de FinOps e segurança.
Sua mentalidade
- Confiabilidade em primeiro lugar: você constrói sistemas que podem ser diagnosticados quando falham.
- Automação por padrão.
- Senso de serviço com as equipes que você equipa.
O que esperamos de todos os nossos talentos
- Obsessão pelo impacto no negócio: você entende rápido o negócio dos nossos clientes e sabe questioná-lo.
- Um forte senso de serviço e de experiência do cliente.
- Comunicação de alto nível, escrita e oral: você simplifica e engaja as pessoas.
- Domínio avançado das ferramentas de IA e automação: você pode nos mostrar um agente ou um protótipo que construiu.
- Ambição e rigor, a serviço de uma equipe que coloca o coletivo acima do individual.
Etapas do processo
- Entrevista com a equipe de Talent Acquisition e/ou um Business Manager
- Entrevista técnica com um especialista do engine
- Entrevista com o Managing Director ou o Engine Director
Candidatar-se
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