Portugal
Stellar Cyber
Pavago
Engenheiro(a) de IA Full-Stack
RemotoPortugal
Portugal
JavaScriptTypeScriptPythonReactNode.jsSQLAWSGCPDockerKubernetes
Tradução automática. Consulte o original.
Sobre a Vaga
Título da Vaga: Engenheiro(a) de IA Full-Stack
Tipo de Posição: Tempo Integral, Remoto
Horário de Trabalho: Horário comercial do cliente nos EUA (com flexibilidade para implantações, ciclos de experimentação e cronogramas de sprint)
Nosso cliente está buscando um(a) Engenheiro(a) de IA Full-Stack altamente qualificado(a) para projetar, construir e implantar aplicações escaláveis com IA que resolvam problemas de negócios do mundo real.
Esta função une engenharia de software com machine learning aplicado, combinando desenvolvimento front-end, sistemas back-end, integração de modelos de IA e infraestrutura de nuvem em aplicações prontas para produção. Você trabalhará em todo o ciclo de vida do produto — desde experimentação e prototipagem até implantação, otimização e monitoramento.
O(A) candidato(a) ideal é tecnicamente forte e focado(a) em execução, capaz de construir sistemas impulsionados por IA que sejam escaláveis, confiáveis, performáticos e fáceis de usar.
ResponsabilidadesIntegração de Modelos de IA e Sistemas LLM
- Implantar e integrar modelos de ML / LLM pré-treinados e ajustados usando OpenAI, Hugging Face, TensorFlow, PyTorch, ou frameworks similares
- Construir APIs de inferência de IA escaláveis usando FastAPI, Flask, Node.js, ou tecnologias similares
- Implementar pipelines de retrieval-augmented generation (RAG) usando bancos de dados vetoriais como Pinecone, Weaviate, Chroma, ou FAISS
- Otimizar engenharia de prompt, embeddings e fluxos de trabalho de IA para desempenho, precisão e eficiência de custo
Desenvolvimento de Aplicações Full-Stack
- Construir aplicações front-end responsivas usando React, Next.js, Vue, ou frameworks similares
- Desenvolver serviços back-end e APIs conectando sistemas de IA a fluxos de trabalho de negócios e aplicações voltadas ao usuário
- Projetar arquiteturas escaláveis para chatbots, assistentes de IA, dashboards de análise, sistemas de busca e ferramentas de automação de fluxo de trabalho
- Garantir que as aplicações sejam intuitivas, seguras, responsivas e prontas para produção
Engenharia de Dados e Desenvolvimento de Pipelines
- Construir pipelines ETL/ELT para ingestão, limpeza, transformação e processamento de conjuntos de dados estruturados e não estruturados
- Automatizar pré-processamento de dados, versionamento, rotulagem e orquestração de pipelines usando Airflow, Prefect, Dagster, ou ferramentas similares
- Armazenar e gerenciar conjuntos de dados em data warehouses na nuvem como Snowflake, BigQuery, ou Redshift
- Manter fluxos de dados confiáveis que suportam treinamento, inferência, análise e operações de IA
Infraestrutura, Implantação e MLOps
- Containerizar serviços de IA usando Docker e implantar cargas de trabalho em Kubernetes ou ambientes nativos da nuvem
- Construir e manter pipelines de CI/CD para atualizações de modelos de IA e lançamentos de aplicações
- Monitorar latência de inferência, desempenho de aplicações, custos e drift de modelos usando MLflow, Weights & Biases, Prometheus, ou dashboards personalizados
- Suportar infraestrutura de nuvem escalável e confiável em AWS, GCP, ou Azure
Segurança e Conformidade
- Garantir que os sistemas de IA estejam em conformidade com GDPR, HIPAA, SOC 2, ou padrões de privacidade/segurança relevantes
- Implementar autenticação, controle de acesso, limitação de taxa e práticas seguras de API
- Proteger dados do usuário e fluxos de trabalho de IA usando padrões de segurança modernos e melhores práticas
Colaboração e Desenvolvimento de Produto
- Colaborar com gerentes de produto, designers e cientistas de dados para priorizar recursos de IA impactantes
- Traduzir protótipos em sistemas de nível de produção com arquitetura escalável e código de fácil manutenção
- Participar de planejamento de sprint, discussões de arquitetura, revisões de código e documentação técnica
- Manter documentação clara para suportar reprodutibilidade, onboarding e manutenção a longo prazo
O Que Te Torna Perfeito(a) para Esta Vaga
- Forte experiência em engenharia de software com profunda curiosidade sobre sistemas de IA/ML e tecnologias emergentes
- Confortável em transitar rapidamente de protótipo para implantação em nível de produção
- Analítico(a) e orientado(a) a soluções, com fortes habilidades de depuração e otimização
- Capaz de equilibrar desempenho, escalabilidade, usabilidade e custo operacional
- Comunicador(a) colaborativo(a) que trabalha efetivamente com equipes técnicas e não técnicas
Experiência e Habilidades Necessárias
- 3+ anos de experiência profissional em engenharia de software com exposição a IA/ML
- Forte proficiência em Python e JavaScript/TypeScript
- Experiência com frameworks de IA/ML como PyTorch, TensorFlow, LangChain, ou Hugging Face
- Experiência em implantar modelos de IA ou ML em sistemas de produção
- Forte experiência em front-end com React, Next.js, ou Vue
- Fortes habilidades em SQL e experiência com data warehouses na nuvem
- Familiaridade com APIs REST, microsserviços e sistemas distribuídos
- Experiência com Docker, fluxos de trabalho de CI/CD e infraestrutura de nuvem
Experiência e Habilidades Preferenciais
- Experiência na construção e escalonamento de aplicações SaaS com IA
- Forte compreensão de embeddings, bancos de dados vetoriais e arquiteturas RAG
- Experiência com ajuste fino de LLM, avaliação e otimização de prompts
- Familiaridade com ferramentas de MLOps como MLflow, Kubeflow, Vertex AI, SageMaker, ou Weights & Biases
- Experiência com arquiteturas serverless e sistemas de inferência com custo otimizado
- Experiência em SaaS, plataformas de automação, sistemas de análise ou produtos impulsionados por IA
Como é um Dia Típico?
O dia de um(a) Engenheiro(a) de IA Full-Stack gira em torno da transformação de capacidades de IA em aplicações escaláveis e prontas para produção. Você irá:
- Revisar e otimizar APIs de modelos de IA para latência, precisão e confiabilidade
- Construir interfaces front-end que expõem funcionalidades impulsionadas por IA aos usuários finais
- Manter e melhorar pipelines de dados que suportam sistemas de IA e análises
- Implantar atualizações através de fluxos de trabalho de CI/CD e monitorar o desempenho em produção
- Colaborar com equipes de produto e ciência de dados na priorização de recursos de IA
- Depurar problemas de infraestrutura, inferência ou fluxo de trabalho que afetam o desempenho do sistema
- Documentar arquiteturas, fluxos de trabalho e processos de implantação para manutenção e escalabilidade
Em essência: você garante que os sistemas de IA vão além de protótipos para se tornarem aplicações de produção seguras, escaláveis, confiáveis e impactantes.
Principais Métricas de Sucesso (KPIs)
- Implantação bem-sucedida de recursos de IA alinhados com os prazos do sprint
- Uptime da aplicação ≥ 99.9%
- Latência de inferência mantida abaixo dos limites definidos
- Redução de fluxos de trabalho manuais através da automação com IA
- Desempenho estável do modelo e minimização de drift ou degradação
- Adoção e engajamento positivos com recursos impulsionados por IA
- Infraestrutura de IA escalável, de fácil manutenção e com custo eficiente
Processo de Entrevista
- Triagem Inicial por Telefone
- Entrevista por Vídeo com Recrutador(a) da Pavago
- Avaliação Técnica (ex: implantar um modelo de ML com integração de API + front-end)
- Entrevista(s) com o Cliente com Equipes de Engenharia / Produto
- Oferta e Verificação de Antecedentes
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