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AI Platform Engineer - Fortaleza / CE
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O que você irá fazer
This role will focus on enabling teams to work more efficiently by implementing AI-powered solutions, best practices, and MLOps strategies.
The ideal candidate hasproven experience working with engineering and technology companies to drive AI adoption across engineering, sales, and marketing , ensuring AI initiatives deliver measurable impact and efficiency gains.
This role requires a combination oftechnical expertisein AI/ML infrastructure,strategic thinkingto identify high-value AI opportunities, andcross-functional collaborationto help teams seamlessly integrate AI into their workflows.
The AI Platform Engineer will play a key role inautomating processes, optimizing team operations, and ensuring AI solutions align with business goals .
Key Responsibilities:AI Tooling & Infrastructure:Design, implement, and scale AI/ML tooling that improves team efficiency, streamlines workflows, and enhances automation.
MLOps Best Practices:Help engineering teams implement effective MLOps processes, including model deployment, monitoring, and lifecycle management.
Cross-Team Collaboration:Work closely with software engineering, data science, and operations teams to integrate AI capabilities into their workflows.
AI Adoption & Enablement:Drive organization-wide adoption of AI by identifying key pain points, providing education, and ensuring seamless integration of AI solutions.
Automation & Efficiency:Develop AI-powered automation solutions to reduce manual work, improve productivity, and optimize team operations.
Scalability & Performance:Ensure AI infrastructure and workflows are scalable, resilient, and efficient to support company-wide initiatives.
Security & Compliance:Implement AI governance, security best practices, and compliance measures to align with organizational and regulatory standards.
Monitoring & Evaluation:Establish metrics and feedback loops to measure the impact of AI tooling on team efficiencies and continuously improve processes.
Qualifications:Technical Expertise:5+ years of experience in software engineering, MLOps, or AI infrastructure roles.
Strong programming skills in Python, Go, or another relevant language.
Experience with AI/ML frameworks such as TensorFlow, PyTorch, or Hugging Face.
Proficiency in cloud platforms (AWS, GCP, or Azure) and AI/ML services.
Hands-on experience with containerization (Docker, Kubernetes) and orchestration tools.
Familiarity with AI observability, monitoring, and governance tools.
Strong understanding of CI/CD pipelines, infrastructure as code (Terraform, Pulumi), and automation best practices.
MLOps & AI Operations:Experience implementing MLOps pipelines for model training, deployment, and monitoring.
Familiarity with vector databases, feature stores, and AI-powered search.
Knowledge of distributed computing and optimizing AI workloads for efficiency.
Soft Skills & Adoption Focus: Excellent problem-solving and analytical skills to identify high-impact AI solutions.
Ability to work cross-functionally and communicate effectively with non-technical stakeholders.
Strong ability to drive change, facilitate AI adoption, and enable teams to succeed with AI-driven processes.
Passion for AI automation, operational efficiency, and developer experience.
Success Metrics for This Role:Adoption Rate:Increase in AI tooling adoption across engineering, sales, and marketing teams.
Efficiency Gains:Measurable reductions in manual effort and time spent on repetitive tasks.
MLOps Maturity:Improved model deployment velocity and reliability through MLOps best practices.
Developer Productivity:Reduction in friction for AI-enabled engineering teams.
Feedback & Iteration:Continuous improvement based on team feedback and usage metrics.
Please answer the questions in detail in the given link to move forward with the screening process.
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