Brasil
Bunge
UL Solutions
Desarrollador IA - Remoto
Brasil
São Paulo, São Paulo, Brazil
PythonDockerKubernetes
Traducción automática. Consulta el original.
Sobre la oportunidad
El Desarrollador de IA es responsable de diseñar, construir, desplegar y dar soporte a soluciones impulsadas por IA que aporten valor de negocio medible en las funciones empresariales principales.
Este puesto combina ingeniería de software, infraestructura en la nube, MLOps y experiencia en IA Generativa para crear aplicaciones y servicios escalables y listos para producción. Trabajando en estrecha colaboración con equipos de producto, ingenieros y partes interesadas del negocio, el Desarrollador de IA será responsable de las iniciativas desde el concepto hasta el despliegue, asegurando que las soluciones sean seguras, fiables, mantenibles y estén alineadas con los objetivos del negocio.
El candidato ideal es muy práctico, le apasiona crear soluciones de IA del mundo real y tiene experiencia en el despliegue de aplicaciones de IA, machine learning e IA Generativa en entornos de nube utilizando Azure y prácticas modernas de DevOps.
Nuestra ciencia es tu ventaja.
Este puesto es remoto para Brasil.
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Responsabilidades
Desarrollo de Soluciones de IA
- Diseñar, desarrollar, desplegar y mantener soluciones de IA y machine learning listas para producción.
- Traducir desafíos de negocio en aplicaciones y servicios escalables habilitados para IA.
- Construir e integrar capacidades de IA en sistemas empresariales y flujos de trabajo de negocio.
- Desarrollar soluciones de IA Generativa aprovechando LLMs, Generación Aumentada por Recuperación (RAG) y marcos de IA de Agentes.
- Implementar inteligencia documental y canalizaciones de procesamiento de documentos a datos.
Ingeniería de Software
- Desarrollar aplicaciones Python limpias, mantenibles y bien probadas siguiendo las mejores prácticas de ingeniería de software.
- Aplicar principios de diseño orientado a objetos y patrones de arquitectura escalable.
- Contribuir a marcos, bibliotecas y estándares técnicos reutilizables.
- Diseñar y dar soporte a aplicaciones distribuidas y nativas de la nube.
Nube, DevOps y MLOps
- Construir y mantener canalizaciones de CI/CD para aplicaciones de IA e infraestructura de soporte.
- Implementar prácticas de Infraestructura como Código (IaC).
- Desplegar, monitorizar y gestionar modelos y servicios de IA en entornos de producción.
- Configurar herramientas de monitorización, registro, alerta, paneles y observabilidad en la nube.
- Soportar la gestión del ciclo de vida del modelo, la monitorización del rendimiento y la fiabilidad operativa.
- Gestionar soluciones contenerizadas utilizando Docker, Kubernetes y Helm.
- Aprovechar los servicios en la nube de Azure para construir plataformas y soluciones de IA escalables.
Evaluación y Mejora Continua
- Implementar marcos de pruebas, evaluación y experimentación para soluciones de IA.
- Medir la efectividad de la solución a través de métricas de negocio y técnicas definidas.
- Aplicar pruebas A/B y otras metodologías de evaluación cuando sea apropiado.
- Optimizar continuamente las soluciones basándose en la monitorización, la retroalimentación y los resultados del negocio.
Colaboración y Formas de Trabajar
- Colaborar con equipos multifuncionales para entregar soluciones de IA alineadas con el negocio.
- Comunicar conceptos técnicos complejos tanto a audiencias técnicas como no técnicas.
- Participar en revisiones de arquitectura, sesiones de diseño de soluciones y discusiones técnicas.
- Apoyar y mentorizar a los miembros del equipo a través del intercambio de conocimientos y la colaboración.
- Demostrar una fuerte alineación con las Formas de Trabajar de UL Solutions, fomentando la confianza, la responsabilidad y la mejora continua.
Cualificaciones
- Grado en Ciencias de la Computación, Ciencia de Datos, Ingeniería de Software, Análisis de Datos o campo relacionado.
- Sólida experiencia en desarrollo con Python.
- Experiencia en la construcción y despliegue de soluciones de IA o machine learning en producción.
- Experiencia con plataformas en la nube (preferiblemente Azure).
- Experiencia con DevOps de Azure y desarrollo de canalizaciones de CI/CD.
- Experiencia con Infraestructura como Código (IaC).
- Experiencia con prácticas de MLOps y gestión del ciclo de vida del modelo.
- Experiencia en el despliegue y soporte de sistemas distribuidos escalables.
- Experiencia trabajando con APIs e integraciones de sistemas empresariales.
- Experiencia con Docker, Kubernetes (K8s) y Helm.
- Comprensión de la arquitectura de software, patrones de diseño y mejores prácticas de ingeniería.
- Sólidas habilidades analíticas y de resolución de problemas.
- Excelentes habilidades de comunicación y colaboración.
- Experiencia trabajando en entornos de desarrollo de productos Ágiles.
Cualificaciones Preferidas
- Experiencia con:
- Modelos de Lenguaje Grandes (LLMs)
- Generación Aumentada por Recuperación (RAG)
- Marcos de IA de Agentes
- Aplicaciones de IA Generativa
- Soluciones de Inteligencia Documental
- Certificaciones de Azure.
- Experiencia en el diseño de plataformas y arquitecturas de IA empresariales.
- Experiencia en la implementación de marcos de evaluación de IA y metodologías de experimentación.
- Conocimiento de prácticas de IA responsable, seguridad, gobernanza y cumplimiento.
- Experiencia en mentoría o provisión de guía técnica a otros ingenieros.
Líder mundial en ciencia aplicada de la seguridad, UL Solutions (NYSE: ULS) transforma los desafíos de seguridad, protección y sostenibilidad en oportunidades para clientes en más de 110 países. UL Solutions ofrece servicios de pruebas, inspección y certificación, junto con productos de software y ofertas de asesoramiento, que apoyan la innovación de productos y el crecimiento empresarial de nuestros clientes. La Marca UL sirve como un símbolo reconocido de confianza en los productos de nuestros clientes y refleja un compromiso inquebrantable con el avance de nuestra misión de seguridad. Ayudamos a nuestros clientes a innovar, lanzar nuevos productos y servicios, navegar por mercados globales y cadenas de suministro complejas, y crecer de manera sostenible y responsable hacia el futuro.
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