Página da Vaga | Engenheiro de IA Pleno (MLOps e AWS) Pular para o conteúdo principal Ir para a página da empresa Candidatar-se Engenheiro de IA Pleno (MLOps e AWS) Copiar link Erro ao copiar link Compartilhar vaga Link copiado Ir para candidatura Descrição da vaga A Leega é uma empresa focada no atendimento eficiente e inovador em seus clientes. Isso não poderia ser diferente com o nosso principal combustível: as pessoas! 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. Cadastre-se agora mesmo em nossas vagas! 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 (SageMaker 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, PyTorch ou TensorFlow. Experiência na integração de LLMs de terceiros via API em produtos e processos. Experiência com frameworks de aplicações com LLMs, como LangChain, LangGraph, LlamaIndex 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 respos