AI Engineer (GenAI Platform) - Mid Level

Estamos em busca de um(a) AI Engineer (GenAI Platform) para atuar na evolução da nossa plataforma global de Inteligência Artificial Generativa.

Essa posição terá papel fundamental no design, desenvolvimento e operação de serviços de IA que suportam times de engenharia e produto em diversos países, permitindo a criação de soluções baseadas em GenAI de forma escalável, segura, observável e eficiente em custos.

O foco da função é o desenvolvimento de capacidades de IA Generativa em nível de plataforma, incluindo sistemas agentic, integração de modelos, LLMOps e governança de custos. Não se trata de uma posição voltada para treinamento ou fine-tuning de modelos do zero.

Principais responsabilidades

Projetar e desenvolver serviços de IA Generativa e sistemas multiagentes.

Implementar soluções de RAG (Retrieval-Augmented Generation), tool-calling e orquestração de agentes.

Integrar e operar modelos através de gateways LLM.

Desenvolver práticas de LLMOps para monitoramento, observabilidade e governança.

Implementar mecanismos de medição de consumo, chargeback e otimização de custos de inferência.

Construir e manter pipelines de dados que suportem processos de billing e metering.

Aplicar práticas de MLOps, CI/CD, testes automatizados e gestão de ciclo de vida de modelos.

Atuar em incidentes, monitoramento, confiabilidade e melhoria contínua dos serviços.

Colaborar com times globais de Produto, Engenharia, Plataforma, Segurança e Dados.

Requisitos obrigatórios

Experiência em Engenharia de Software e IA Aplicada.

Experiência prática em projetos de GenAI em ambiente produtivo.

Inglês avançado.

Conhecimentos técnicos em: GenAI e Agentic AI

Multi-agent orchestration

Tool calling

Multi-step reasoning

RAG

Prompt Engineering

LangChain, LangGraph ou frameworks equivalentes

LLMOps e Plataformas

Gateways LLM (LiteLLM ou similares)

Integração de modelos via APIs

Observabilidade

Avaliação de aplicações baseadas em LLM

Otimização de latência e performance

Vector databases e mecanismos de retrieval

Linguagens e Cloud

Python avançado

AWS (preferencial)

Boas práticas de arquitetura, observabilidade e reprodutibilidade

MLOps

Versionamento e rastreamento de experimentos

CI/CD

Testes automatizados

Deployment e rollback de serviços de IA

Data Engineering

Conhecimento em pipelines de dados

Batch e streaming

Spark e arquiteturas Lakehouse

Orquestração de dados

Diferenciais

Kafka e Event Streaming

Terraform e Infrastructure as Code

Databricks (Delta Lake e DLT)

Experiência com plataformas internas para desenvolvedores

Atuação em ambientes globais e distribuídos

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Originally posted on Himalayas