🏢 Sobre a empresa:

A oportunidade é para integrar um projeto de tecnologia avançada com foco em inteligência artificial, atuando em um ambiente de alta escala e inovação técnica.

📋 Descrição e Requisitos:

🚀 Implementar, evoluir e padronizar pipelines de treino e inferência para ML, Deep Learning e LLMs.

📊 Publicar, versionar e governar Feature Store, garantindo consistência e qualidade das features.

🤖 Projetar e manter pipelines de RAG (Retrieval-Augmented Generation) e fluxos de agentes inteligentes.

🛡️ Gerenciar embeddings e vector stores, assegurando performance, segurança e governança.

⚙️ Definir padrões de MLOps, incluindo CI/CD, automação de deploy e monitoramento técnico.

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

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

🤝 Colaborar com times de Arquitetura e Engenharia de Dados para alinhamento de padrões corporativos.

🎓 Mentorar engenheiros de ML em boas práticas de engenharia, automação e observabilidade.

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

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

🎁 Benefícios:

✅ Atuação majoritariamente remota (1x presencial por mês).

✅ Possibilidade de renovação de contrato.

🔗 Candidate-se aqui

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