Arquiteto(a) de Plataforma (Infraestrutura de IA/ML, com foco em GCP)

Vaga não está no LinkedIn

🔥 0 minutos atrás

🌐 Brasil, Argentina, +3 outros países – Remoto

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

⏰ Tempo Integral

🟡 Pleno

🟠 Sênior

🔙 Engenheiro Backend

👻 Score fantasma 14%

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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Wizdaa

SiteLinkedInTodas as Vagas

11 - 50 funcionários

💼 Consultoria

📦 Logística

📣 Marketing

Consulting • Logistics • Marketing

A Wizdaa é uma empresa que oferece acesso a desenvolvedores remotos de alto nível, especializada em ajudar startups a montar suas equipes de desenvolvimento dos sonhos nos fusos horários dos EUA. Ela oferece um rigoroso processo de seleção em seis etapas, combinando avaliação humana e IA, para garantir acesso ao top 1% de talentos de engenharia. Os serviços da Wizdaa incluem gestão de processos de contratação, onboarding, folha de pagamento, benefícios e impostos, permitindo que as startups foquem no core do negócio. Conhecida por taxas competitivas, com média de US$ 30/hora, a Wizdaa enfatiza o fit cultural, a excelência técnica e a fluência em inglês entre seus desenvolvedores. A empresa se orgulha de entregar soluções sob medida e custo-efetivas que maximizam o runway e o sucesso das startups. Também oferece insights sobre como alavancar ferramentas de IA e alinhar equipes remotas aos fusos horários dos EUA para aumentar a produtividade.

Descrição

• Criar e operar infraestrutura de serving de modelos e inferência para inferência em tempo real e em lote em ambientes multi-tenant • Gerenciar latência, throughput, autoscaling e confiabilidade • Ser responsável pelo ciclo de vida de deployment de ML, incluindo registro de modelos, versionamento, fluxos de promoção, estratégias de rollout e rollback seguro • Operar workloads agentic e de LLM em produção, incluindo provedores de inferência, gateways, quotas, throttling, guardrails, gerenciamento de prompts e versões e degradação controlada • Criar pipelines reproduzíveis e automatizados de treinamento, avaliação e deployment como código • Estender práticas de infrastructure as code para sistemas de ML usando Terraform e design multi-project • Operar GitOps para workloads de ML e ser responsável pela configuração do ArgoCD e pelos fluxos de promoção • Executar workloads de ML e IA em Kubernetes/GKE multi-tenant, gerenciando agendamento de GPUs, posicionamento de workloads, isolamento de tenants e capacidade • Ser responsável pela confiabilidade e observabilidade de ML, incluindo SLOs de inferência, detecção de drift de modelo e dados, monitoramento de regressões, qualidade de alertas, ergonomia de plantão e runbooks • Promover eficiência de custos de ML por meio do dimensionamento adequado de aceleradores, gerenciamento de capacidade de committed use e Spot VMs e atribuição de custos • Usar ferramentas de coding agentic para estruturar ambientes, gerar e revisar código de IaC e pipelines e acelerar a automação • Identificar proativamente problemas da plataforma e orientar sua evolução

🎯 Requisitos

• Mais de 5 anos de experiência em platform engineering, SRE, MLOps ou infraestrutura, incluindo experiência significativa operando sistemas de produção em escala • Experiência prática com deployment e operação de workloads de ML ou IA em produção • Sólida base em SRE/DevOps, incluindo responsabilidade por confiabilidade, SLOs, post-mortems e melhorias mensuráveis • Domínio avançado de Terraform, incluindo gerenciamento de estados complexos, módulos reutilizáveis, configurações multi-project e fluxos de plan/apply orientados por CI • Sólida experiência com GitOps usando ArgoCD ou Flux em produção • Conhecimento avançado de Kubernetes e operação de clusters em produção, incluindo troubleshooting em nível de control plane • Experiência em produção com GKE é fortemente desejável • Sólida experiência com GCP, incluindo redes VPC, Compute Engine, IAM, Cloud Storage e design de ambientes multi-project e multi-organização • Experiência prática com BigQuery em produção, incluindo particionamento, clustering, otimização de custo e performance de queries e IAM em nível de dataset • Familiaridade com Dataflow, Pub/Sub ou Dataproc • Experiência prática na criação e operação de pipelines de CI/CD • Compreensão das diferenças entre pipelines de ML e CI/CD padrão de aplicações • Mentalidade sênior orientada à automação • Uso ativo de ferramentas de coding agentic • Excelentes habilidades de comunicação • Experiência com agendamento de GPUs/aceleradores e gerenciamento do ciclo de vida de nodes é desejável • Experiência operando inferência de LLM em escala é desejável • Experiência com ferramentas de pipelines e orquestração de ML é desejável • Experiência com model registries, feature stores e acompanhamento de experimentos é desejável • Familiaridade com monitoramento de drift de modelos e dados e observabilidade específica para ML é desejável • Experiência com FinOps é desejável • Familiaridade com infraestrutura de dados é desejável • Experiência com infraestrutura multi-tenant é desejável • Experiência anterior em expansão de startups é desejável • Graduação ou experiência equivalente • Formação em Tecnologia da Informação ou Ciência da Computação, ou experiência equivalente • Inglês em nível conversacional

🏖️ Benefícios

• Pagamento em USD • Modalidade de trabalho remoto • Horário de trabalho alinhado ao fuso horário EST