Sobre a BrandLovers

A BrandLovers conecta creators e marcas usando IA para escalar descoberta, recomendação e performance. Operamos produtos de Ads, moderação com IA, Smart Match e pagamentos para creators. Ambiente de alto impacto, autonomia e aprendizado contínuo.

Missão do cargo

Liderar a Plataforma de Inferência de ML, garantindo disponibilidade, confiabilidade e escala dos serviços que expõem modelos para o produto. Você vai combinar liderança técnica e de pessoas, habilitando squads de dados e produto a experimentarem e colocarem modelos em produção com segurança e previsibilidade

Suas responsabilidades

• Liderar o time técnico da Plataforma de Inferência, cuidando de direção técnica, priorização e desenvolvimento das pessoas.

• Garantir SLOs, resiliência e eficiência de custos, com incident response, postmortems e melhoria contínua.

• Evoluir gateway, endpoints de serving, monitoramento de modelos e processamento offline.

• Manter e escalar o componente que conecta cientistas de dados ao consumo de modelos via microserviços.

• Definir padrões de versionamento, testes, observabilidade e rollout seguro de modelos.

• Colaborar com stakeholders como Recomendação, Produto, Engenharia de Dados e Segurança.

• Promover autosserviço das squads usuárias e delegar responsabilidades com clareza.

• Conduzir roadmap, métricas e rituais do time, alinhando impacto de negócio.
  

Requisitos obrigatórios

• Experiência prática liderando sistemas críticos de alta escala em ambiente de microserviços.

• SRE aplicado a ML: disponibilidade, observabilidade, automação, error budgets e capacidade de resposta a incidentes.

• Vivência com Kubernetes e esteira CI/CD para deploy e rollback seguro.

• Experiência com monitoramento e tracing, preferencialmente Datadog.

• Conhecimento em plataformas de serving e MLOps, como KServe, BentoML, MLflow e feature store.

• Domínio de APIs e integrações para baixa latência e alto throughput.

• Comunicação clara, influência e habilidade de alinhar múltiplos times.

• Experiência em liderança de pessoas ou forte intenção de seguir trilha de coordenação.

Diferenciais

• Kafka ou mensageria de alto throughput, cache com Redis, bancos relacionais como Postgres.

• Go ou Python para serviços de inferência, gRPC ou FastAPI.

• Infraestrutura como código, preferencialmente Terraform.

• Experiência com A/B testing e avaliação online de modelos.

• Vivência com custos de nuvem e otimizações de performance e orçamento.

• Já ter trabalhado com Linear. Conhecimento prévio é um diferencial para nossos fluxos.

Como trabalhamos

• Cultura de ownership, simplicidade e melhoria contínua.

• Decisões orientadas a dados, experimentos e métricas de produto.

• Segurança e privacidade por padrão.

• Parceria próxima entre Produto, Dados e Engenharia.

Local e modelo

• Híbrido em São Paulo, com encontros presenciais regulares para rituais e alinhamentos.

• Regime a combinar.

Processo seletivo

• Triagem e conversa sobre cultura.

• Painel técnico com arquitetura, SRE aplicado a ML e casos reais de incidentes.

• Conversa final sobre desafios, roadmap e plano de 90 dias.

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