American Express
American Express
A American Express é uma empresa global de serviços financeiros que atua nos setores bancário, financeiro e de pagamentos B2B. Seus negócios incluem cartões de crédito para consumidores, empresas e corporações; serviços de pagamentos e para estabelecimentos comerciais; contas de poupança, certificados de depósito e empréstimos pessoais; além de programas de recompensas, programas de viagens, soluções de pagamentos corporativos, educação financeira, serviços de segurança e suporte a associados e estabelecimentos comerciais.

Engenheiro(a) sênior de infraestrutura de IA agêntica, plataformas centrais

Desenvolva infraestrutura segura e escalável de GPU e plataformas de IA agêntica para a American Express. Aprimore a inferência em nuvem, a observabilidade, FinOps e a confiabilidade em ambientes multi-inquilinos.

Descrição

  • Oriente engenheiros juniores de infraestrutura e colegas de outras disciplinas.
  • Conduza iniciativas de infraestrutura entre equipes, cumprindo os orçamentos e prazos acordados.
  • Oriente as partes interessadas sobre práticas do setor e objetivos de negócio.
  • Trabalhe com equipes de aplicações para projetar uma infraestrutura que atenda às necessidades do negócio e apoie o roteiro da plataforma.
  • Lidere a arquitetura de infraestrutura e a seleção de tecnologias.
  • Investigue e resolva problemas complexos de infraestrutura e ajude a responder a interrupções.
  • Acompanhe a capacidade e a disponibilidade e avalie o desempenho e a segurança.
  • Estabeleça e mantenha processos operacionais, documentação e diagramas de engenharia.
  • Integre observabilidade, automação e documentação com suporte de IA, além de infraestrutura como código, aos fluxos de trabalho de engenharia.
  • Use AIOps baseadas em aprendizado de máquina e detecção personalizada de anomalias em métricas, logs e traces.
  • Dê suporte a cargas de trabalho de IA no AWS Bedrock, Azure AI Foundry e Azure OpenAI, e Google Vertex AI.
  • Projete e opere plataformas de computação com GPUs e aceleradores, gerenciando agendamento, posicionamento de cargas de trabalho, capacidade, cotas, reservas e utilização.
  • Crie serviços de plataforma reutilizáveis para treinamento e ajuste fino de modelos, inferência e cargas de trabalho de agentes com Kubernetes, contêineres, infraestrutura como código e pipelines automatizados de entrega.
  • Desenvolva armazenamento, redes e movimentação de dados de alto desempenho para cargas de trabalho de IA distribuídas.
  • Aplique controles de observabilidade e FinOps para telemetria, uso de aceleradores, atribuição de custos, detecção de anomalias, ajuste de desempenho e previsão de capacidade.
  • Trabalhe com as equipes de engenharia de IA, segurança, risco e plataforma em isolamento de inquilinos, controles de identidade e acesso, segredos, proteções da cadeia de suprimentos de software e prontidão operacional.

Requisitos

  • Pelo menos cinco anos de experiência em engenharia de infraestrutura, engenharia de nuvem, DevOps ou área técnica relacionada.
  • Pelo menos dois anos de experiência prática no suporte a infraestrutura habilitada por IA, automação de IA ou tecnologias de IA agêntica.
  • Bacharelado em ciência da computação, tecnologia da informação, engenharia ou experiência equivalente; pós-graduação é desejável.
  • Experiência em projetar infraestrutura para agentes de IA, incluindo ambientes de execução, estruturas de orquestração, integrações de ferramentas, execução assíncrona e fluxos de trabalho com estado.
  • Experiência com ferramentas de IA agêntica em engenharia de infraestrutura, suporte a plataformas ou operações em nuvem.
  • Experiência em verificar resultados operacionais gerados por IA e aplicar práticas habilitadas por IA aos fluxos de trabalho de infraestrutura.
  • Experiência com plataformas de IA baseadas em Kubernetes, contêineres, agendadores de cargas de trabalho e orquestração de GPUs ou aceleradores em ambientes de nuvem ou híbridos.
  • Experiência na operação de plataformas de serviço de modelos ou inferência e na melhoria de throughput, latência, disponibilidade e custo.
  • Experiência com infraestrutura de treinamento ou inferência distribuída, redes e armazenamento de alto desempenho, telemetria de aceleradores e planejamento de capacidade.
  • Experiência na aplicação de práticas de segurança, engenharia de confiabilidade, observabilidade e FinOps à infraestrutura de IA multi-inquilino.
  • Experiência com Ansible, Puppet, Terraform, Python, scripts de shell e PowerShell.
  • Experiência com servidores, armazenamento, redes, virtualização, protocolos de rede, bancos de dados, plataformas de nuvem e ferramentas de monitoramento como Prometheus, ElasticSearch e Grafana.
  • Conhecimento de infraestrutura de aplicações, gerenciamento de armazenamento, middleware, redes definidas por software, automação, orquestração, métodos de entrega de plataformas, DevOps, tecnologias de nuvem e administração de Windows e Linux.
  • Conhecimento prático de automação de infraestrutura assistida por IA, observabilidade, suporte à implantação, gerenciamento de configuração, análise de incidentes e fluxos de trabalho com supervisão humana.
  • É necessário ter elegibilidade para trabalhar na American Express nos Estados Unidos; não há patrocínio de visto.

Benefícios

  • Remuneração-base competitiva.
  • Oportunidades de bônus.
  • Contribuição da empresa de 6% para a poupança para aposentadoria.
  • Orientação financeira gratuita e recursos para bem-estar financeiro.
  • Cobertura médica, odontológica, oftalmológica, de vida e por incapacidade.
  • Modalidades de trabalho flexíveis, que podem ser híbridas, presenciais ou virtuais, dependendo da função e das necessidades do negócio.
  • Mais de 20 semanas de licença parental remunerada para todos os pais, independentemente do gênero, em casos de gravidez, adoção ou barriga solidária.
  • Acesso gratuito a centros de bem-estar nas instalações, com profissionais de enfermagem e médicos, dependendo da localização.
  • Aconselhamento gratuito e confidencial pelo programa Healthy Minds.
  • Oportunidades de desenvolvimento de carreira e treinamento.

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