Engenheiro de IA Pleno (MLOps e AWS)

A Leega é uma empresa focada no atendimento eficiente e inovador em seus clientes.

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Nossa cultura é inspiradora e nossos valores estão presentes no dia a dia: ética

e transparência, excelência de

qualidade, trabalho em equipe, responsabilidade

econômica, social e ambiental, relações humanas e credibilidade.Buscamos profissionais inovadores que sejam movidos por desafios e focados em resultados.Se você busca uma empresa dinâmica e parceira e que investe em seus colaboradores através de capacitação constante, a Leega é o lugar para você!>> A LEEGA É PARA TODOS, ficaremos muito felizes em ter você em nosso time. Venha fazer parte da nossa história e da construção do nosso futuro.

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Responsabilidades e atribuições

Buscamos um Engenheiro de IA Pleno para levar soluções de Machine Learning e IA Generativa à produção no ecossistema AWS. O profissional constrói e sustenta os pipelines de MLOps que dão vida aos modelos, garantindo deploy escalável, seguro e monitorado.

A posição exige autonomia técnica e proximidade com o negócio: o objetivo é integrar capacidades cognitivas avançadas a produtos e processos, com impacto mensurável em inovação e eficiência operacional.

Principais responsabilidades

Produtizar modelos de Machine Learning e de IA Generativa, transformando experimentos em serviços estáveis em ambiente produtivo.

Construir e sustentar pipelines de MLOps, cobrindo treinamento, versionamento, deploy e reprocessamento.

Implementar deploy escalável das soluções, com atenção a desempenho, disponibilidade e custo.

Desenvolver e treinar modelos de Machine Learning voltados a problemas concretos de negócio.

Construir soluções com IA Generativa e LLMs, integrando-as a produtos e a processos internos.

Monitorar continuamente os modelos em produção, acompanhando qualidade, degradação e comportamento inesperado.

Aplicar práticas de segurança no ciclo de vida das soluções de IA, incluindo controle de acesso e proteção de dados sensíveis.

Avaliar resultados dos modelos e propor melhorias com base em métricas técnicas e de negócio.

Colaborar com times de dados, engenharia e áreas de negócio na definição e priorização dos casos de uso.

Requisitos e qualificações

Requisitos obrigatórios

Experiência em produtização de soluções de IA e Machine Learning, levando modelos de experimento a ambiente produtivo.

Autonomia técnica para construir e sustentar pipelines de MLOps de ponta a ponta.

Experiência com deploy escalável de modelos e com o monitoramento contínuo em produção.

Experiência prática com os serviços de IA e Machine Learning da AWS (Sage

Maker e Bedrock).

Domínio de Python aplicado a soluções de IA e Machine Learning.

Conhecimento de SQL e de manipulação de dados para preparação de datasets.

Conhecimento de práticas de segurança aplicadas a soluções de IA e ao tratamento de dados sensíveis.

Diferenciais

Experiência no desenvolvimento e treinamento de modelos próprios de Machine Learning, com bibliotecas como scikit-learn, Py

Torch ou Tensor

Flow.

Experiência na integração de LLMs de terceiros via API em produtos e processos.

Experiência com frameworks de aplicações com LLMs, como Lang

Chain, Lang

Graph, Llama

Index ou similares.

Vivência com RAG e com bancos de dados vetoriais.

Vivência com containers e orquestração, como Docker e Kubernetes.

Certificações AWS voltadas a Machine Learning, IA ou arquitetura de soluções.

Experiência prévia em consultoria ou no atendimento a múltiplos clientes.

Competências comportamentais

Autonomia para conduzir soluções do experimento à produção, com baixa necessidade de supervisão.

Pensamento crítico para avaliar quando IA é a resposta certa para o problema e quando não é.

Comunicação clara na tradução de necessidades de negócio em soluções de IA e na explicação de resultados de modelos.

Rigor na avaliação de resultados, com uso de métricas e evidências em vez de percepção.

Curiosidade técnica e disciplina para acompanhar a evolução acelerada da área.

Colaboração com times de dados, engenharia e áreas de negócio.

INDISPENSÁVEL Conhecimento/Atuação em:

Construção e sustentação de pipelines de MLOps, com deploy e monitoramento de modelos em produção.

Serviços de IA e Machine Learning da AWS: Sage

Maker e Bedrock.

Python aplicado a soluções de IA e Machine Learning.

Informações adicionais

Atuação: 100%Remoto.