Engenheiro(a) de Plataforma de ML e Inferência – Desenvolvedor(a) de Conteúdo

Vaga não está no LinkedIn

🔥 9 minutos atrás

🌐 Argentina, Colômbia, +4 outros países – Remoto

🇦🇷 Argentina – Remoto 🇨🇴 Colômbia – Remoto 🇲🇽 México – Remoto 🇵🇪 Peru – Remoto 🇧🇷 Brasil – Remoto 🇪🇨 Equador – Remoto

⏳ Contrato/Temporário

🟡 Pleno

🟠 Sênior

🎬 Criador de Conteúdo

👻 Score fantasma 10%

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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Jalasoft

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1001 - 5000 funcionários

Fundada em 2003

☁️ SaaS

📚 Educação

Software Development • SaaS • Education

A Jalasoft é uma empresa global de desenvolvimento de software nearshore, com forte presença em 70 cidades de 13 países. Com uma equipe de mais de 1. 000 engenheiros de software sediados na América do Sul, a Jalasoft é especializada em desenvolvimento de software, garantia de qualidade (QA) e soluções de DevOps. A empresa atua com staff augmentation e equipes dedicadas, sob medida para as necessidades de cada cliente, garantindo qualidade e eficiência na entrega dos projetos. A Jalasoft tem forte foco em segurança, possui a certificação ISO 27001 e mantém parcerias com líderes de tecnologia como Palo Alto, NVIDIA e Cisco para oferecer gestão confiável de redes e data centers. Além disso, a Jalasoft opera a Jala University, oferecendo programas educacionais em tecnologia para formar e atrair os melhores talentos. O objetivo da empresa é impulsionar a transformação digital por meio de soluções de software nearshore ágeis e alinhadas culturalmente.

Descrição

• Projetar o conteúdo dos módulos do Mestrado em Engenharia de Sistemas de IA • Desenvolver laboratórios práticos • Criar uma implementação de referência • Criar uma estrutura de avaliação • Preparar um guia para instrutores • Desenvolver pessoalmente o material do curso em padrão adequado para produção • Transferir o material desenvolvido ao programa para que seja ministrado por outros instrutores

🎯 Requisitos

• Mais de 5 anos desenvolvendo e entregando software em produção, incluindo mais de 2 anos trabalhando com IA/ML em produção • Capacidade de desenvolver pessoalmente o material do curso em padrão adequado para produção • Evidências públicas de produção de conteúdo técnico (documentação, blog técnico ou projeto open source) • Disciplina de reprodutibilidade (dependências fixadas, containers e execuções com seeds definidos) • Inglês escrito em nível profissional • Disponibilidade para transferir o material desenvolvido ao programa (o curso será ministrado por outras pessoas) • Experiência comprovada em fine-tuning de modelos clássicos de ML e/ou foundation models pequenos • Experiência na implementação de serviços de inferência containerizados em produção • Experiência com serving multi-tenant em produção (roteamento, filas e isolamento) • Experiência comprovada em quantização e caching, com redução demonstrável dos custos de serving • Experiência com Docker, Modal, Hugging Face Hub, scikit-learn, PyTorch, vLLM, Prometheus, Grafana e Locust ou k6

🏖️ Benefícios

• Modalidade de trabalho remoto (home office) • Oportunidade de integrar uma organização dinâmica, em crescimento e com atuação internacional