A Ryz Labs cria startups do zero e ajuda empresas em crescimento a expandirem suas operações. Atuando nas áreas de consultoria, logística e marketing, a empresa oferece soluções de talentos técnicos desenvolvidas para apoiar negócios emergentes à medida que desenvolvem produtos, fortalecem suas equipes e competem em mercados dinâmicos.
Engenheiro Principal de Machine Learning - Ryz Labs (Remoto na Argentina)
Lidere o machine learning em produção e o desenvolvimento de plataformas de IA escaláveis para o cliente internacional da Ryz Labs. Responsabilize-se pela arquitetura distribuída, MLOps e pelos controles de segurança de sistemas baseados em LLM.
Descrição
- Implantar e operar modelos de IA em produção em grande escala.
- Acompanhar a qualidade dos modelos, as taxas de alucinação, o drift, a latência e os gastos com infraestrutura.
- Projetar microsserviços distribuídos e orientados a eventos com Python, Go ou TypeScript.
- Criar infraestrutura como código e pipelines de CI/CD para uma entrega confiável de serviços.
- Estabelecer permissões de agentes, fluxos de revisão humana, isolamento de dados e defesas contra injeção de prompts.
- Trabalhar com Product Managers desde o início para transformar necessidades de negócio em designs técnicos escaláveis.
- Explicar os trade-offs arquiteturais para executivos e stakeholders seniores do cliente.
- Ajudar a desenvolver plataformas avançadas de IA para um cliente internacional.
- Atuar como autoridade técnica sênior em sistemas de produção, IA aplicada e práticas de engenharia.
Requisitos
- Ter de 12 a 15 anos ou mais de experiência em engenharia de software, evoluindo da arquitetura de back-end e sistemas distribuídos para machine learning em produção.
- Demonstrar experiência profunda em MLOps, avaliação de modelos, RAG avançado, busca vetorial usando embeddings, HNSW e recuperação híbrida, além de fine-tuning.
- Dominar sistemas distribuídos, microsserviços e arquiteturas assíncronas orientadas a eventos usando Python, Go ou TypeScript.
- Ter experiência prática com Docker, AWS, Google Cloud ou Azure, e entrega automatizada por CI/CD.
- Compreender segurança de LLMs, modelagem de ameaças, aplicação de limites de dados e segurança de agentes em ambientes práticos.
- Comunicar-se fluentemente em inglês.
- Explicar decisões técnicas complexas com clareza para executivos do cliente e stakeholders não técnicos.
- Experiência com ferramentas de orquestração multiagente, como LlamaIndex, Semantic Kernel, AutoGen, CrewAI ou MCP, será considerada um diferencial.
- Experiência em consultoria, assessoria técnica ou plataformas de tecnologia de alto crescimento será considerada um diferencial.