Analista Sênior de DevOps/MLOps/Infra

A Pix Force foi fundada em 2015 e, de lá pra cá, desenvolve soluções utilizando tecnologias de visão computacional, inteligência artificial e machine learning. Nossos projetos e soluções transformam dados e imagens em informações valiosas para os clientes através da interpretação automática de imagens e vídeos.

O nosso time de Pix Whizz é formado de profissionais especializados em diversas áreas de conhecimento. A palavra-chave para trabalhar conosco é INOVAÇÃO. Se você se considera um profissional inovador, então você tem tudo para se tornar parte da nossa equipe.

O jeito Pix de ser:

• Quando um Pix Whizz pede ajuda, fazemos o possível para colaborar;
• Sempre falamos quando algo não está bom e sugerimos melhorias;
• Somos inovadores nos projetos, nas ideias e nos processos. Não deixamos de fazer por medo de errar;
• Estamos em constante desenvolvimento e evolução, respeitamos as diferenças e o tempo de cada um;
• Somos protagonistas da história da Pix, juntos seremos os melhores do mundo!

Atividades:

• Escalabilidade de soluções de IA: Garantir que as soluções de IA possam ser implementadas em diferentes ambientes.
• Implementação de pipelines CI/CD em AWS: Manter e automatizar pipelines CI/CD para otimizar o desenvolvimento.
• Gerenciamento de infraestrutura: Provisão e manutenção de ambientes on-premise e cloud (AWS).
• MLOps: Automatizar e monitorar o deploy de modelos de machine learning.
• Segurança e confiabilidade: Assegurar a segurança e alta disponibilidade dos sistemas.

Requisitos:

• Ensino superior completo (graduação ou tecnólogo) em Tecnologia, Segurança da Informação ou áreas correlatas;
• Experiência com infraestrutura on-premise e cloud (AWS).
• Domínio de CI/CD e cultura DevOps.
• Conhecimento de containers e orquestração (Docker, Kubernetes).
• Experiência com MLOps e ferramentas de automação.
• Preferencialmente residir no Rio de Janeiro (RJ) para atuação Híbrída, caso necessário.

Diferenciais:

• Certificações em nuvem (AWS, GCP, Azure).
• Experiência com projetos de machine learning em produção.
• Conhecimento de ferramentas de big data e computação distribuída.