placeSão Paulo, São Paulo
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workTemps plein
publicOffre agrégée · BR
eventPubliée le 26 août 2026
· verifiedNous l'avons confirmé au moment où cette offre a été agrégée
À propos de l'offre
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Responsabilidades e atribuições
- Desenvolver e evoluir soluções de IA Generativa para diferentes casos de negócio
- Projetar e implementar integrações com LiteLLM para orquestração de múltiplos provedores de LLM
- Definir estratégias de roteamento, fallback, observabilidade e governança de modelos
- Construir pipelines de dados para treinamento, avaliação e monitoramento de aplicações de IA
- Implementar práticas de LLMOps e MLOps, garantindo escalabilidade, confiabilidade e eficiência operacional
- Estruturar métricas, dashboards e indicadores para acompanhamento da performance dos produtos de IA
- Analisar utilização, qualidade das respostas, custos de inferência e eficiência dos modelos
- Identificar oportunidades de otimização de custos, considerando prompts, seleção de modelos, cache e estratégias de roteamento
- Apoiar times multidisciplinares na definição e adoção de boas práticas de arquitetura para soluções GenAI
- Atuar na evolução contínua da observabilidade, qualidade e performance das aplicações baseadas em LLMs.
Requisitos e qualificações
- Experiência sólida como Analista de Dados Sênior, Data Scientist, ML Engineer ou em funções correlatas
- Experiência prática em projetos de IA Generativa em ambiente corporativo
- Conhecimento avançado em LiteLLM
- Experiência com múltiplos provedores de LLM, como OpenAI, Azure OpenAI, Anthropic, Gemini ou similares
- Experiência com LLMOps e MLOps
- Domínio de Python aplicado a dados e soluções de IA
- Experiência com APIs REST e integração de serviços de IA
- Conhecimento em observabilidade, monitoramento e avaliação de aplicações baseadas em LLMs
- Experiência com AWS, Azure ou Google Cloud Platform
- Domínio de SQL e experiência com grandes volumes de dados
- Experiência na construção de dashboards, métricas e análises para produtos digitais
- Conhecimento de Git, CI/CD e versionamento de modelos e artefatos.
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