AI工程师（GenAI平台）- 中级（仅限巴西）
AI Engineer (GenAI Platform) - Mid Level (Brazil Based only)
我们正在寻找一位AI工程师（GenAI平台）来参与我们全球生成式人工智能平台的持续发展。
该职位将在设计、开发和运营支持工程和产品团队的AI服务中发挥关键作用，使不同国家的团队能够以可扩展、安全、可观测且成本高效的方式构建基于GenAI的解决方案。
该职位的重点是平台级别的生成式AI能力开发，包括代理系统、模型集成、LLMOps和成本治理。这不是一个从零开始训练或微调模型的职位。
主要职责
- 设计和开发生成式AI服务和多代理系统。
- 实现RAG（检索增强生成）、工具调用和代理编排解决方案。
- 通过LLM网关集成和操作模型。
- 开发LLMOps实践，用于监控、可观测性和治理。
- 实现消费度量、费用分摊和推理成本优化机制。
- 构建和维护支持计费和计量流程的数据管道。
- 应用MLOps实践、CI/CD、自动化测试和模型生命周期管理。
- 参与事件处理、监控、服务可靠性和持续改进。
- 与全球的产品、工程、平台、安全和数据团队协作。
必备要求
- 软件工程和应用AI方面的经验。
- 在生产环境中进行GenAI项目的实际经验。
- 高级英语水平。
技术知识：
GenAI和代理AI
- 多代理编排
- 工具调用
- 多步骤推理
- RAG
- Prompt Engineering
- LangChain、LangGraph或等效框架
LLMOps和平台
- LLM网关（LiteLLM或类似）
- 通过API集成模型
- 可观测性
- 基于LLM的应用评估
- 低延迟和性能优化
- 向量数据库和检索机制
语言和云技术
- 高级Python
- AWS（优先）
- 良好的架构、可观测性和可复现性实践
MLOps
- 实验版本控制和追踪
- CI/CD
- 自动化测试
- AI服务的部署和回滚
数据工程
- 数据管道知识
- 批处理和流处理
- Spark和Lakehouse架构
- 数据编排
查看英文原文
Estamos em busca de um(a) AI Engineer (GenAI Platform) para atuar na evolução da nossa plataforma global de Inteligência Artificial Generativa.
Essa posição terá papel fundamental no design, desenvolvimento e operação de serviços de IA que suportam times de engenharia e produto em diversos países, permitindo a criação de soluções baseadas em GenAI de forma escalável, segura, observável e eficiente em custos.
O foco da função é o desenvolvimento de capacidades de IA Generativa em nível de plataforma, incluindo sistemas agentic, integração de modelos, LLMOps e governança de custos. Não se trata de uma posição voltada para treinamento ou fine-tuning de modelos do zero.
Principais responsabilidades
- Projetar e desenvolver serviços de IA Generativa e sistemas multiagentes.
- Implementar soluções de RAG (Retrieval-Augmented Generation), tool-calling e orquestração de agentes.
- Integrar e operar modelos através de gateways LLM.
- Desenvolver práticas de LLMOps para monitoramento, observabilidade e governança.
- Implementar mecanismos de medição de consumo, chargeback e otimização de custos de inferência.
- Construir e manter pipelines de dados que suportem processos de billing e metering.
- Aplicar práticas de MLOps, CI/CD, testes automatizados e gestão de ciclo de vida de modelos.
- Atuar em incidentes, monitoramento, confiabilidade e melhoria contínua dos serviços.
- Colaborar com times globais de Produto, Engenharia, Plataforma, Segurança e Dados.
Requisitos obrigatórios
- Experiência em Engenharia de Software e IA Aplicada.
- Experiência prática em projetos de GenAI em ambiente produtivo.
- Inglês avançado.
Conhecimentos técnicos em:
GenAI e Agentic AI
- Multi-agent orchestration
- Tool calling
- Multi-step reasoning
- RAG
- Prompt Engineering
- LangChain, LangGraph ou frameworks equivalentes
LLMOps e Plataformas
- Gateways LLM (LiteLLM ou similares)
- Integração de modelos via APIs
- Observabilidade
- Avaliação de aplicações baseadas em LLM
- Otimização de latência e performance
- Vector databases e mecanismos de retrieval
Linguagens e Cloud
- Python avançado
- AWS (preferencial)
- Boas práticas de arquitetura, observabilidade e reprodutibilidade
MLOps
- Versionamento e rastreamento de experimentos
- CI/CD
- Testes automatizados
- Deployment e rollback de serviços de IA
Data Engineering
- Conhecimento em pipelines de dados
- Batch e streaming
- Spark e arquiteturas Lakehouse
- Orquestração de dados
Diferenciais
- Kafka e Event Streaming
- Terraform e Infrastructure as Code
- Databricks (Delta Lake e DLT)
- Experiência com plataformas internas para desenvolvedores
- Atuação em ambientes globais e distribuídos
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Originally posted on Himalayas