Engenheiro(a) de Cloud & IA (MLOps)

Vaga não está no LinkedIn

🕒 Fevereiro 27

🇧🇷 Brasil – Remoto

⏰ Tempo Integral

🟡 Pleno

🟠 Sênior

🤖 Engenheiro de IA

👻 Score fantasma 41%

O que significa: quão provável esta vaga está aberta sem contratação ativa.Como ler: 60% ou mais significa que achamos que é uma vaga fantasma. Pontuações mais baixas preocupam menos.Como pontuamos: tempo em aberto, republicações, vagas abertas vs tamanho do time, rapidez para fechar vagas, e se o salário está divulgado.Observação: é uma estimativa de dados públicos, não um julgamento da empresa. Vagas reais podem ter pontuação alta, então use como uma dica, não como um fato.

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Grupo GBI

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11 - 50 funcionários

🤝 B2B

📚 Educação

B2B • Education

O Grupo GBI é uma organizadora global de eventos e conferências, especializada na coordenação e desenvolvimento de congressos de alto nível e encontros executivos multissetoriais em toda a América Latina. A empresa seleciona palestrantes especialistas e oferece eventos presenciais de alta qualidade—frequentemente em locais de luxo—projetados para facilitar o networking, benchmarking e aprendizado profissional para executivos seniores e clientes corporativos. O Grupo GBI enfatiza padrões éticos, profissionalismo e serviços personalizados de produção de eventos para públicos B2B.

Descrição

• Projetar, implementar e manter ambientes em nuvem capazes de suportar cargas de trabalho de IA de forma escalável e resiliente • Desenvolver e manter pipelines de integração e entrega contínua para treinamento, versionamento e deploy de modelos e aplicações • Desenvolver e integrar soluções baseadas em Inteligência Artificial ao ecossistema da empresa • Estruturar pipelines de dados assegurando qualidade, disponibilidade e governança das informações utilizadas pelos modelos • Converter demandas complexas em arquiteturas funcionais, observando boas práticas de segurança, performance e custo

🎯 Requisitos

• Formação em Engenharia (Software, Computação, Dados ou áreas correlatas) ou experiência profissional equivalente • Experiência sólida com pelo menos um grande provedor de nuvem (AWS, Azure ou GCP) • Entendimento conceitual para atuação em ambientes multi-cloud • Experiência com frameworks de IA e/ou LLMs • Experiência com integração via APIs e deploy de modelos em produção • Vivência prática com Docker, Kubernetes e ferramentas de Infraestrutura como Código (Terraform, Ansible ou similares) • Proficiência em Python (obrigatório) • Conhecimento de arquiteturas baseadas em microsserviços • Certificações em Cloud Computing, Data Engineering ou áreas correlatas são diferenciais, não obrigatórias