ARQUITETO DE GenAI AWS

OBJETIVO DO CARGO:
 
O Arquiteto de GenAI AWS será responsável pelo design e implementação de soluções de Inteligência Artificial Generativa na AWS. Atuará na construção de arquiteturas escaláveis, eficientes e seguras, integrando serviços AWS para desenvolver aplicações baseadas em modelos de IA generativa, garantindo inovação e alinhamento com as necessidades do negócio.
 
PRINCIPAIS RESPONSABILIDADES:
 
Desenvolvimento de soluções para criação automática de textos, imagens, vídeos ou áudios. (Ex: Gerar descrições de produtos para e-commerce usando modelos de linguagem).
Implementação de chatbots avançados com capacidade de entender e gerar linguagem natural. (Ex: Chatbots para atendimento ao cliente ou suporte técnico).
Uso de IA generativa para criar recomendações personalizadas em plataformas de streaming, e-commerce, etc.
Criação de fluxos de trabalho automatizados que utilizam IA generativa para tarefas repetitivas. (Ex: Geração automática de relatórios ou resumos de dados.
 
 
CONHECIMENTOS:

Conhecimento em IA Generativa
Domínio de conceitos e técnicas de IA generativa, como modelos de linguagem (LLMs), GANs (Generative Adversarial Networks), transformers, etc.
Familiaridade com frameworks como TensorFlow, PyTorch e Hugging Face.

 
Experiência com AWS
· Conhecimento avançado dos serviços da AWS para IA e machine learning, como:
· Amazon SageMaker: Para treinamento, ajuste fino e implantação de modelos.
· Amazon Bedrock: Para acessar modelos de IA generativa de ponta.
· AWS Lambda: Para execução de funções serverless.
· Amazon S3, DynamoDB, RDS: Para armazenamento e gerenciamento de dados.
· AWS Step Functions: Para orquestração de workflows.
· Amazon CloudWatch: Para monitoramento e logging.
 
Programação e Scripting
· Proficiência em linguagens como Python, Java, ou Node.js.
· Experiência com APIs, SDKs da AWS e infraestrutura como código (Terraform, CloudFormation).
 
Big Data e Processamento de Dados
· Conhecimento em pipelines de dados e ferramentas como AWS Glue, EMR e Kinesis.
· Experiência com pré-processamento e transformação de dados para treinamento de modelos.
 
Segurança e DevOps
· Conhecimento em práticas de segurança na nuvem e DevOps, incluindo CI/CD, containers (Docker, Kubernetes) e monitoramento.
 
Ferramentas e Serviços AWS Relacionados
· Amazon SageMaker: Para treinamento e implantação de modelos de IA.
· Amazon Bedrock: Para acessar modelos de IA generativa de ponta.
· AWS Lambda: Para execução de funções serverless.
· Amazon S3: Para armazenamento de dados.
· AWS IAM: Para gerenciamento de acesso e segurança.
· Amazon CloudWatch: Para monitoramento e logging.
· AWS Step Functions: Para orquestração de workflows.
 
COMPETÊNCIAS/COMPORTAMENTOS:
 

Senso de dono: Atuar em cada cliente de maneira a sempre pensar em melhorias (atingir as expectativas e buscar superá-las), responsabilidade com prazos e horários. 
Clareza na comunicação e atenção aos detalhes. 
Transparência nas relações. 
Sede de conhecimento: Motivação para aprender novas tecnologias, constante aperfeiçoamento, exercitar a criatividade para propor alternativas e novas soluções. 
Capacidade de trabalhar em equipe. 
Resiliência e adaptabilidade: Motivação para enfrentar desafios complexos e ser flexível a diferentes cenários. 
Foco na qualidade do trabalho. 
Capacidade analítica, inclusive para grandes volumes de dados. 
Organização e planejamento. 
Proatividade e Autonomia. 
Capacidade de liderança. 
Visão estratégica e sistêmica. 

 
FORMAÇÃO:
· Ensino superior concluído em áreas como: Administração, Engenharia, Tecnologia da Informação ou áreas correlatas. (Pós-graduação ou MBA será considerado diferencial).
DIFERECIAIS:
· Certificações AWS (Solutions Architect, Machine Learning, etc.)
 
BENEFÍCIOS
Vale Refeição  Vale alimentação  Auxílio home office️ Seguro de vida  Auxilio Creche Auxílio para pais de filhos excepcionais Vale presente aniversário Vale educação Vale cultura Birthday off️ TotalPass Bônus anual Assistência médica  Assistência odontológica  Programa Indicou, ganhou Reembolso em certificações na trilha da AWS Parcerias com Instituições de Ensino
Modelo de Trabalho Híbrido
 

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