🏢 Sobre a empresa:

A contratante é uma consultoria de tecnologia focada em alocação de talentos especializados para projetos de alta complexidade em inteligência artificial e engenharia.

📋 Descrição e Requisitos:

🚀 Implementação, evolução e padronização de pipelines de treino e inferência para ML, Deep Learning e LLMs.

📊 Publicação, versionamento e governança de Feature Store, assegurando consistência e rastreabilidade.

🧠 Projeto e manutenção de pipelines de RAG (Retrieval-Augmented Generation) e fluxos de agentes.

🛡️ Gerenciamento de embeddings e vector stores, garantindo performance, segurança e governança.

⚙️ Definição de padrões de MLOps, incluindo CI/CD, automação de deploy, rollback e monitoramento.

🌐 Estabelecimento de diretrizes de MCP (Model Context Protocol) para integração entre modelos e serviços.

📈 Implementação de monitoramento para data drift, concept drift, latência e comportamento de LLMs.

🤝 Colaboração com times de Ciência de Dados e Arquitetura para operacionalização de modelos em produção.

💎 Mentoria para engenheiros de ML em boas práticas de engenharia, automação e observabilidade.

🐍 Proficiência em Python, SQL e PySpark, com domínio de frameworks como scikit-learn, PyTorch ou TensorFlow.

☁️ Experiência sólida com plataformas Databricks e AWS (SageMaker e Bedrock).

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