Engenheiro(a) de infraestrutura de IA

Sobre a Rendair

A Rendair é uma plataforma de visualização criada para arquitetos, designers de interiores e profissionais do mercado imobiliário. Nossas ferramentas combinam modelos avançados de IA com fluxos de trabalho intuitivos para gerar imagens de alta qualidade, animações e variações de projeto em segundos. Mais de um milhão de pessoas em 180 países usam a plataforma. Somos uma equipe pequena, remota e em crescimento. Estamos sempre aprimorando nossa infraestrutura de IA para gerar imagens com mais rapidez, escala e confiabilidade em produção.

Sobre a vaga

Buscamos uma pessoa experiente em engenharia de infraestrutura de IA para ajudar a projetar, otimizar e escalar nosso pipeline de geração de imagens em GPU. O foco da vaga é a implantação de modelos de machine learning em produção e o desempenho. Você vai criar uma arquitetura de inferência estável e eficiente com Diffusers e PyTorch, substituindo sistemas baseados em fluxos de trabalho por uma infraestrutura mais escalável.

O que você vai fazer

• Projetar e otimizar um pipeline de inferência com Diffusers pronto para produção
• Implantar e gerenciar ambientes Docker com GPU (CUDA, PyTorch)
• Otimizar o tempo de carregamento dos modelos e o uso de VRAM
• Criar sistemas escaláveis de filas assíncronas para geração de imagens
• Aumentar a velocidade e a confiabilidade da inferência e reduzir custos
• Dar suporte a fluxos de trabalho com vários modelos
• Contribuir para decisões de longo prazo sobre a infraestrutura de IA

O que buscamos

• Experiência sólida com PyTorch
• Experiência prática com HuggingFace Diffusers
• Conhecimento aprofundado de CUDA e gerenciamento de memória de GPU
• Experiência na implantação de modelos de machine learning em contêineres Docker
• Experiência na criação de serviços escaláveis de inferência no backend
• Ótima capacidade de depuração e otimização

Conta como diferencial: experiência com implementações de SDXL, Flux ou LoRA, com provedores de GPU na nuvem, como RunPod ou AWS, e com a otimização de pipelines de inferência para produção.

Como trabalhamos

Colaboração freelance em tempo integral, remota, com bastante autonomia e responsabilidade. Buscamos uma parceria de longo prazo.