Engenheiro(a) de Machine Learning

Engenheiro(a) de Machine Learning A área de AI Centric Engineering é dinâmica e empolgante, fazendo parte do Escritório do CTO (OCTO) da Dell. Conduzimos pesquisas e engenharia voltadas para o futuro da Dell Technologies em um ambiente de alta visibilidade e colaboração intensa. Nossa equipe é especializada no desenvolvimento de soluções avançadas de IA que capacitam empresas a inovar, se comunicar e otimizar operações de maneiras nunca antes possíveis. Somos compostos por pessoas apaixonadas e dedicadas a ultrapassar os limites da tecnologia de IA. Junte-se a nós como Engenheiro(a) de Machine Learning em nossa equipe de AI Centric Engineering em Brasil (remoto) para fazer o melhor trabalho da sua carreira e gerar um impacto social profundo. O que você conquistará Como Engenheiro(a) de Machine Learning , você será responsável por implantar, manter, monitorar e aprimorar plataformas, agentes e aplicações de IA incluindo sistemas alimentados por grandes modelos de linguagem. Você trabalhará em estreita colaboração com cientistas de dados, engenheiros de software e equipes de plataforma para ajudar a desenvolver soluções de IA, aplicando práticas de DevOps, MLOps e engenharia de software para tornar esses sistemas confiáveis, observáveis, seguros e sustentáveis. Você irá: Contribuir para a implantação, orquestração, CI/CD, observabilidade, automação e confiabilidade operacional de aplicações de IA, sistemas baseados em LLMs e soluções agênticas; Implementar e manter pipelines automatizados de entrega para sistemas de IA, incluindo código, prompts, configurações, contêineres, componentes de infraestrutura e etapas de validação; Dar suporte à operação e manutenção de plataformas e aplicações de IA. Bem como, aplicar práticas de observabilidade para sistemas de IA; Colaborar com cientistas de dados e engenheiros de software, para desenvolver protótipos de IA e provas de conceito; Contribuir para a melhoria contínua das práticas de DevOps e MLOps, operações de IA responsável e implantação segura. Requisitos Essenciais Formação: Bacharelado em Ciência da Computação, Engenharia, Inteligência Artificial, Estatística, Matemática, Física ou áreas relacionadas; Experiência com DevOps, MLOps; sólidas habilidades de programação e experiência com ferramentas de desenvolvimento colaborativo, como GitLab e Jira, além de experiência com CI/CD, testes automatizados, processos de release, práticas de implantação; Experiência prática com conteinerização e orquestração em ambientes de implantação em nuvem ou corporativos, incluindo ferramentas como Docker, Kubernetes, Apache Airflow ou plataformas equivalentes; Bom entendimento de observabilidade; Inglês avançado, obrigatório para interação constante com equipes e stakeholders internacionais. Requisitos desejáveis Pós-graduação stricto sensu, como Mestrado ou Doutorado em Engenharia de Software, Ciência da Computação, Inteligência Artificial, Machine Learning, Ciência de Dados ou áreas relacionadas, concluída ou em andamento; experiência na implantação ou operação de plataformas de IA, aplicações baseadas em LLMs, sistemas agentic, soluções de geração aumentada por recuperação (RAG) ou plataformas para desenvolvedores de IA em ambientes corporativos ou baseados em nuvem; Familiaridade com infraestrutura como código, gateways de modelos, registros de prompts, frameworks de avaliação ou plataformas de observabilidade para IA;.