Job description
A posição de AI Software Architect exige uma combinação de visão estratégica e expertise técnica em inteligência artificial, habilidades interpessoais e interesse em atuar próximo ao universo comercial.
O foco está na construção de propostas assertivas durante a prospecção e no fortalecimento do relacionamento com clientes, garantindo soluções alinhadas às necessidades de negócio e escaláveis para o futuro.
Main responsibilities
- Colaborar com o Arquiteto de Soluções AI para transformar demandas de negócios em modelos e pipelines de ML/IA escaláveis e eficientes.
- Implementar modelos de IA, validando performance e garantindo integração nas arquiteturas existentes.
- Desenvolver pipelines robustos de dados: coleta, processamento, treinamento e deploy de modelos.
- Integrar soluções de IA em ambientes de produção, alinhando-se às melhores práticas de MLOps (monitoramento, automação e escalabilidade, conhecimento sobre MlFlow ou plataformas como AzureML ou Google VertexAI).
- Trabalhar próximo ao time comercial e de produto para prototipar e validar propostas, com entregas iterativas e soluções centradas no cliente.
- Participar ativamente na avaliação de riscos técnicos (performance, escalabilidade, segurança) e colaborar na aplicação de soluções preventivas.
- Garantir o uso eficiente de ferramentas cloud (AWS, Azure, GCP) no desenvolvimento e deploy de soluções.
- Colaborar na criação de documentação técnica e melhores práticas em alinhamento com o arquiteto e outros stakeholders.
Requirements and skills
- Experiência em desenvolvimento e deploy de modelos de Machine Learning e Deep Learning.
- Domínio de linguagens de programação como Python (TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn, Pandas).
- Experiência com ferramentas de MLOps e CI/CD (MLflow, Kubeflow, Jenkins, GitLab CI).
- Sólida experiência com bancos de dados SQL e NoSQL e práticas de otimização de consultas.
- Experiência com serviços cloud computing (AWS, Azure ou GCP) e containers (Docker, Kubernetes).
- Familiaridade com arquiteturas de sistemas, pipelines de dados e boas práticas de integração de APIs (REST, GraphQL).
Diferenciais
- Experiência com AI Generativa e modelos LLMs (ex.: GPT, BERT).
- Experiência com orquestração em nuvem com ferramentas como airflow, data factory, Databricks pipelines.
- Experiência em com Docker, Docker Compose, Kubernetes ou ferramentas como Azure Container Apps (ou relativas).
- Vivência em ambientes com metodologias ágeis (Scrum, Kanban).
- Experiência colaborando em projetos com arquitetos de soluções ou times comerciais.
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