ADE0: Desenvolvedor de Nuvem - Espec. Integração de IA Generativa (GenAI)

Desenvolvedor de Nuvem - Espec. Integração de IA Generativa (GenAI)
Responsabilidades

Desenvolver e gerenciar pipelines de integração para consumo de modelos de IA generativa usando AWS Bedrock, APIs REST e gateways API.
Garantir a implementação de soluções escaláveis e seguras utilizando serviços AWS (Lambda, S3, IAM, DynamoDB, Cognito, BedRock, KENDRA, SageMaker, CloudForm, entre outros).
Implementar sistemas de Recuperação Aumentada por IA (RAG) com ferramentas como AWS Kendra e integração com LLMs.
Processar dados em diferentes formatos (por exemplo, imagens em base64, parquet, documentos, planilhas, etc) e integrar modelos preexistentes para resultados otimizados.
Propor e implementar salvaguardas e governança de dados para garantir segurança e conformidade em todas as etapas dos projetos.
Monitorar fluxos de autorização e aplicar rigorosas políticas de controle de acesso baseadas em IAM (Identity and Access Management).
Acompanhar e implementar boas práticas de MLOps e DevOps para o ciclo de vida dos modelos (Docker, Kubernetes, CI/CD).

Requisitos Técnicos

Desenvolvimento e integração na nuvem: Experiência avançada com plataformas como AWS e/ou Azure, incluindo serviços de computação sem servidor, armazenamento e gateways API.
Expertise em Python: Proficiência no desenvolvimento com bibliotecas relevantes para IA (LangChain, Transformers, etc) e manipulação de dados (pandas, NumPy, etc), além de administrar os desafios de trabalhar com Python em AWS Lamda.
Integração de APIs: Experiência sólida com design e consumo de APIs REST, assim como integração de modelos por meio de plataformas como AWS Bedrock.
LLMs (Large Language Models): Capacidade de trabalhar com modelos como Claude (Anthropic), incluindo embeddings, vetorização semântica e ajustes (fine-tuning) para personalização.
Vetorização e busca semântica: Proficiência em ferramentas como AWS Kendra para implementar bancos de dados vetoriais e sistemas de recuperação.
Segurança: Experiência prática em configurar e gerenciar guardrails, salvaguardas, auditoria e governança de segurança para dados e fluxos de trabalho.
MLOps: Conhecimento em práticas modernas de MLOps, incluindo containerização (Docker), orquestração (Kubernetes), pipelines CI/CD e monitoramento contínuo.

Requisitos Complementares

Experiência com fluxos de trabalho de DevOps, gerenciamento de infraestrutura como código (ex.: Terraform).
Sólido entendimento de governança de dados, regulamentações e conformidade.
Habilidade para solucionar problemas complexos e inovar em um ambiente em rápida evolução.
Conhecimento de JIRA (diferencial)

Habilidades Comportamentais (Soft Skills)

Capacidade de resolução de problemas e pensamento crítico.
Excelência na comunicação com equipes multidisciplinares e na articulação de conceitos técnicos.
Criatividade e proatividade para propor soluções em IA generativa.

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