ENGENHEIRO(A) DE PLATAFORMA DE IA

Sobre a vaga

levva: o poder do simples. 💛🖤

Acreditamos que para todo problema existe uma solução simples. Somos uma empresa de transformação digital de Campinas que tem como foco ser agente de transformação de vidas, negócios e pessoas. Estamos conectados a tudo, e o que nos conecta é um sonho grande.

Responsabilidade e atribuições

• Evoluir a infraestrutura multi-nuvem — Kubernetes, Crossplane e Terraform, incluindo scheduling de GPU spot para inferência e paridade (ou suas exceções documentadas) entre AKS e EKS.
• Operar o serving de LLM — vLLM, tuning de contexto e KV cache, parsers de tool-call e reasoning, e a escolha explícita entre qualidade, latência e custo de cada modelo servido.
• Manter e estender o gateway e os MCPs — hooks de autenticação, billing e roteamento no LiteLLM; os cinco MCPs internos e os conectores por usuário do chat-web.
• Evoluir o chat-web e os agentes autônomos — features sobre o Agent SDK e novos agentes seguindo o padrão já estabelecido (persona dupla + líder mediador + veredito determinístico).
• Guardar o GitOps — ArgoCD e Helm saudáveis nas duas nuvens, sem patch manual, com atenção a drift e a divergências de config entre ambientes.
• Instrumentar e decidir com métrica — produtividade, DORA e custo por squad, para embasar as próximas decisões de arquitetura em número, não em opinião.

Requisitos e qualificações

• Kubernetes em produção — não só uso, operação: scheduling, networking, troubleshooting sob incidente real.
• IaC na prática — Terraform, e idealmente Crossplane (compositions, XRDs).
• Nuvem pública — Azure e/ou AWS, e GitOps (ArgoCD ou equivalente) como forma de trabalho, não como ferramenta pontual.
• Uma linguagem de backend com conforto real — Python, Go ou C# — e disposição para tocar infra, backend e frontend quando a tarefa pedir.
• Entendimento de arquitetura de aplicações LLM — gateways, tool-use/MCP, RAG, agentes — o suficiente para discutir os tradeoffs, não necessariamente para tê-los construído do zero.
• Raciocínio explícito sobre tradeoff — custo, confiabilidade, complexidade — e conforto em decidir em ambiente de piloto, onde parte do trabalho é descobrir o que está quebrado antes de decidir o que construir.

Diferenciais

• Infra & cloud: Kubernetes, Crossplane, Terraform, AKS, EKS, ArgoCD, Helm, Karpenter
• IA & LLM: LiteLLM, vLLM, MCP, LangGraph, RAG, Bedrock
• Produto & dados: React, Agent SDK, MongoDB Atlas, DORA metrics, observabilidade

Informações adicionais