Platform Engineer

🕒 6 dias atrás

🌽 Illinois – Remoto

🌽 Illinois – Remote

⏰ Tempo Integral

🟠 Sênior

🔴 Especialista

🏗️ Engenheiro de Plataforma

🦅 Patrocina Visto H1B

Esta empresa já patrocinou vistos H1B no passado.

👻 Score fantasma 10%

O que significa: a chance de ninguém estar realmente contratando para esta vaga.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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Quantiphi

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1001 - 5000 funcionários

Fundada em 2013

💼 Consultoria

🏥 Saúde

📦 Logística

💰 Series A em 2019-12

Consulting • Healthcare • Logistics

A Quantiphi é uma empresa líder em engenharia digital orientada por IA que utiliza uma década de experiência no setor para capacitar negócios por meio de soluções de IA escaláveis, seguras e adaptáveis. Ao integrar tecnologia de ponta com aplicações do mundo real, a Quantiphi transforma organizações em vários setores, incluindo saúde, finanças, educação e varejo. Seus serviços abrangem aplicações de IA, análises de dados, modernização de infraestrutura em nuvem e implementações personalizadas de IA. A Quantiphi faz parcerias com gigantes da tecnologia como AWS, Google Cloud, NVIDIA e outros para impulsionar a adoção de IA e oferecer oportunidades transformacionais para empresas.

Descrição

• Architect and implement the MLOps strategy for the program, aligning with the project proposal and delivery roadmap • Design and own enterprise-grade ML/LLM pipelines covering model training, validation, deployment, versioning, monitoring, and CI/CD automation using GCP-native services • Build container-oriented ML platforms with a GKE-first approach while evaluating Kubeflow, Vertex AI, MLflow, Airflow, and similar orchestration tools • Implement hybrid MLOps and LLMOps workflows, including prompt/version governance, evaluation frameworks, and monitoring for LLM-based systems within GCP • Serve as a technical authority across internal and customer projects, contributing architectural patterns, best practices, and reusable GCP frameworks • Enable observability, monitoring, drift detection, lineage tracking, and auditability across ML/LLM systems • Collaborate with data engineering, platform, DevOps, and client stakeholders to deliver production-ready ML solutions on Google Cloud • Ensure solutions adhere to security, governance, and compliance expectations • Conduct architecture reviews, troubleshoot complex ML system issues, and guide implementation across cloud-native ML platforms on GCP • Mentor engineers and provide guidance on modern MLOps tools, Vertex AI capabilities, and best practices

🎯 Requisitos

• 10+ years working in ML/AI platform engineering or AI/MLOps roles with strong architecture exposure • Strong expertise in the Google Cloud (GCP) native AI/ML stack, including Vertex AI, Google Kubernetes Engine (GKE), Cloud Functions, AutoML, Vertex AI Pipelines, BigQuery ML, API Gateway, and CI/CD (Cloud Build/Cloud Deploy or equivalent) • Hands-on experience with MLOps tools including MLflow, Kubeflow, Vertex AI Pipelines, Airflow, BentoML, KServe, and Seldon • Deep understanding of model lifecycle management • Experience implementing or supporting LLMOps pipelines, including prompt versioning, evaluation metrics, and automation frameworks • Deep understanding of the ML lifecycle, including data ingestion, feature engineering, training, evaluation, model packaging, CI/CD, drift detection, monitoring, and governance • Strong experience with Google Cloud's Vertex AI platform, including Pipelines, Feature Store, Model Registry, and Model Monitoring • Experience implementing ML CI/CD pipelines • Strong SQL and data transformation experience using Snowflake, Databricks, and Spark • Experience with feature engineering pipelines and Feature Store management • Understanding of lineage tracking, metadata tracking, and reproducibility • Hands-on experience with Vertex AI Foundation Models, OpenAI, Anthropic, or Llama models • Experience with Cloud Monitoring, Vertex AI Model Monitoring, Prometheus, and Grafana • Strong foundation in Python and cloud-native development patterns • Solid understanding of security best practices, Cloud IAM, secrets management, and artifact governance • Work location requirement: Chicago, IL or surrounding states • Willingness to travel up to 30%

🏖️ Benefícios

• Exposure to working with Fortune 500 companies and innovative market disruptors • Exposure to the latest technologies related to artificial intelligence and machine learning, data and cloud • Opportunity to be part of an AI-first digital transformation and engineering company • Leadership opportunity within an energetic team • Travel opportunities up to 30%

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