Líder de Engenharia de IA para AI4Ops

Experiência e competências necessárias

• Liderança em engenharia: Sete anos ou mais de experiência em engenharia de software, dados, aprendizado de máquina ou plataformas, incluindo experiência na liderança de entregas técnicas complexas e na orientação de engenheiros.

• Sistemas de agentes em produção: Experiência em levar soluções de IA generativa ou agentes do protótipo à produção, incluindo confiabilidade, segurança, suporte e qualidade mensurável.

• Plataformas corporativas de IA: Forte experiência prática com Databricks ou com o ecossistema Microsoft IQ, além de conhecimento prático da outra plataforma. Os recursos relevantes incluem Databricks Unity Catalog e Unity Gateway, MLflow, AI Search ou Vector Search, e Microsoft Fabric IQ, Foundry IQ ou Copilot Studio.

• Engenharia de agentes: Conhecimento prático de Model Context Protocol, chamadas de ferramentas, geração aumentada por recuperação, embeddings e busca, design de prompts e contexto, fluxos de trabalho de agentes, padrões multiagentes e avaliação.

• Segurança e governança: Experiência com identidade, OAuth ou identidades gerenciadas, acesso baseado em função ou atributo, segredos, permissões de dados, logs de auditoria, privacidade, controles de IA responsável e aprovação humana para ações sensíveis.

• Fundamentos de engenharia: Capacidade prática com Python, SQL, APIs, entrega baseada em Git e CI/CD. Familiaridade com implantação em nuvem, testes automatizados, infraestrutura como código e observabilidade em produção.

• Comunicação: Inglês fluente e capacidade de explicar decisões técnicas com clareza a engenheiros, líderes de produto, equipes de segurança e representantes das áreas de negócio.

Principais responsabilidades:

• Governança da plataforma Contribuir para a arquitetura, os padrões de engenharia e o roteiro de entregas do plano de controle e da malha de agentes compartilhados entre Databricks, Microsoft IQ e plataformas corporativas conectadas.

• Governança e controles Estabelecer o inventário, a atribuição de responsáveis e o versionamento dos agentes; identidade e acesso com privilégio mínimo; aprovações e supervisão humana; monitoramento de qualidade, custo, latência e risco; trilhas de auditoria; e resposta a incidentes.

• Malha de agentes Contribuir para servidores reutilizáveis de Model Context Protocol, APIs, ferramentas e ações. Garantir o uso seguro de credenciais, permissões de leitura e gravação, aprovações de ferramentas, logs, reversão e revogação.

• Entrega de engenharia Criar implementações de referência e componentes críticos sob orientação e validação da equipe da Plataforma de IA; revisar código e projetos técnicos, aprimorar pipelines e apoiar a resolução de problemas que bloqueiem a equipe.

• Qualidade dos agentes Definir padrões práticos para geração aumentada por recuperação, fundamentação semântica, orquestração de agentes, avaliação, salvaguardas, feedback humano e monitoramento em produção.

• Decisões técnicas Selecionar tecnologias e padrões de integração adequados e apresentá-los ao comitê da plataforma de IA; promover a interoperabilidade e reduzir duplicações no SPARK OS, MyApps e demais plataformas de negócios.

• Liderança da equipe Liderar, orientar e definir as prioridades da equipe de engenharia. Definir expectativas claras, alocar capacidade, remover impedimentos, gerenciar riscos técnicos e manter a disciplina de entrega.

• Parceria Trabalhar em estreita colaboração com o Gerente de Produto de AI4Ops, as equipes da plataforma de dados e IA, Segurança, Arquitetura Corporativa e os responsáveis pelos produtos para transformar necessidades de negócio em capacidades governadas e reutilizáveis.

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