Bolsa de TT-IV-A em DevOps / Infraestrutura em Nuvem / MLOps

Level 4A-Technical Training Fellowship in DevOps / Cloud Infrastructure / MLOps

• Atividades e contexto Activities and context

  Implantação e sustentação da infraestrutura de uma plataforma preditiva de IA construída do zero. O projeto conta com estação local de IA (NVIDIA/AMD, 128 GB de memória unificada) para executar e enriquecer modelos de LLM localmente, além de ambiente em nuvem AWS.

  Atividades: automação de ambientes via IaC (Terraform, CloudFormation); pipelines CI/CD (GitHub Actions); monitoramento, logging e políticas de segurança (DevSecOps); escalabilidade e alta disponibilidade; operacionalização dos modelos analíticos junto à equipe de dados; documentação técnica.

  O trabalho acontece em uma startup madura, com produtos já lançados e em operação no mercado e time técnico em formação – ambiente com chance real de crescimento de carreira.

  Deployment and maintenance of the infrastructure for a predictive AI platform built from the ground up. The project includes a local AI workstation (NVIDIA/AMD, 128 GB unified memory) to run and enrich LLM models locally, alongside an AWS cloud environment.

  Activities: environment automation via IaC (Terraform, CloudFormation); CI/CD pipelines (GitHub Actions); monitoring, logging and security policies (DevSecOps); scalability and high availability; model operationalisation with the data team; technical documentation.

  The work takes place in a mature startup, with products already launched and running in the market and a technical team being built — an environment with real career growth opportunities.

• Requisitos obrigatórios Mandatory requirements

  Graduação concluída em Ciência da Computação, Engenharia, Sistemas de Informação ou áreas correlatas, com no mínimo 2 anos de experiência em pesquisa ou profissional após a graduação, OU título de Mestre – conforme normas da FAPESP para Bolsa de Treinamento Técnico nível quatro “a” (TT-IV-A). Experiência com Linux, AWS e automação de infraestrutura. Domínio de Git e scripting (Python ou Shell). Dedicação de 40 horas semanais.

  Completed undergraduate degree in Computer Science, Engineering, Information Systems or related fields, with at least 2 years of research or professional experience after graduation, OR a Master's degree – in accordance with FAPESP regulations for TT-4A fellowships. Experience with Linux, AWS and infrastructure automation. Proficiency in Git and scripting (Python or Shell). Full-time dedication, 40 hours per week.

• Requisitos desejáveis Desirable requirements

  Experiência com infraestrutura para cargas de machine learning e serving de modelos, inclusive execução local de LLM. Familiaridade com Terraform ou CloudFormation, containers (Docker), GitHub Actions e observabilidade. Noções de DevSecOps e de proteção de dados pessoais (LGPD). Interesse em ética aplicada a decisões automatizadas sobre pessoas e comportamento. Boa comunicação escrita para documentação técnica.

  Experience with infrastructure for machine learning workloads and model serving, including local LLM execution. Familiarity with Terraform or CloudFormation, containers (Docker), GitHub Actions and observability. Understanding of DevSecOps and personal data protection (LGPD). Interest in ethics applied to automated decisions about people and behaviour. Strong written communication for technical documentation.

• Como se candidatar How to apply

  Para se candidatar, envie currículo e carta de motivação de até uma página para ale.espinosa@3clicksrh.com.br, com o assunto “Bolsa TT-4A — FAPESP 2025/25015-8”. Na carta, descreva uma situação em que uma falha de infraestrutura pode comprometer a confiabilidade de um modelo. Candidatos selecionados serão contatados para entrevista técnica.

  To apply, send your CV and a one-page motivation letter to ale.espinosa@3clicksrh.com.br, with the subject line “TT-4A Fellowship — FAPESP 2025/25015-8”. In the letter, describe a situation in which an infrastructure failure could compromise a model reliability. Selected candidates will be contacted for a technical interview.