About the role
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