Título do cargo: Engenheiro de IA

Local de trabalho: Remoto

Responsabilidades:

1.) Responsável pela implantação, otimização e operação e manutenção de grandes modelos locais (como Llama, DeepSeek etc.), garantindo o funcionamento eficiente e estável dos modelos em ambientes de rede interna ou locais.

2.) Pesquisar e implementar funcionalidades relacionadas ao MCP (Model Context Protocol), desenvolvendo e mantendo plugins MCP para viabilizar a interação e a extensão de grandes modelos.

3.) Otimizar o desempenho de inferência, incluindo quantização de modelos, computação paralela e aceleração de inferência.

4.) Configurar e manter ambientes de execução para grandes modelos (clusters de GPU, implantação via contêineres, adaptação a VDI/ambientes de rede interna etc.).

5.) Dar suporte às equipes de negócio na integração de grandes modelos, oferecendo interfaces de chamada como API/SDK, garantindo segurança e alta disponibilidade dos serviços.

6.) Acompanhar tecnologias de ponta em grandes modelos e infraestrutura de IA, propondo soluções de otimização alinhadas às necessidades do negócio.

Requisitos:

1.) Ensino superior completo em Ciência da Computação, Inteligência Artificial ou áreas relacionadas.

2.) Familiaridade com frameworks de grandes modelos (PyTorch, TensorFlow, vLLM, LMDeploy, llama.cpp etc.), com experiência prática em implantação.

3.) Conhecimento em inferência local e implantação de serviços (Docker, Kubernetes, VMware ou clusters locais).

4.) Experiência no desenvolvimento de MCP (Model Context Protocol) ou outros protocolos/plugins de extensão para grandes modelos será considerada diferencial.

5.) Conhecimento em otimização de desempenho em GPU, com experiência em quantização de modelos, inferência paralela e treinamento/inferência distribuídos será um diferencial.

6.) Proficiência em Python e familiaridade com pelo menos uma linguagem de back-end como Go ou Node.js serão diferenciais.

7.) Habilidade para análise e resolução de problemas, com capacidade de configurar e otimizar ambientes de grandes modelos de forma autônoma.

Diferenciais:

1.) Experiência com projetos de AI Agents, LangChain, AutoGPT ou semelhantes.

2.) Familiaridade com soluções de IA locais (on-premises) que atendam a requisitos de segurança e conformidade.

3.) Contribuições para projetos open source ou participação ativa em comunidades técnicas.