Tech Lead (Google Cloud)

No IEBT Innovation, ajudamos corporações a acelerarem suas jornadas de inovação, transformação digital e adoção de tecnologias emergentes. Se você tem paixão por desenhar soluções de alto impacto tecnológico, conectar arquiteturas complexas de nuvem com dores reais de negócio e domina o ecossistema de dados e inteligência artificial da Google Cloud, essa vaga é para você.

Responsabilidades: 

• Atuação Consultiva: Liderar reuniões técnicas de pré-vendas (descoberta/qualificação) com clientes de médio e grande porte, traduzindo necessidades de negócios complexas em propostas de arquitetura na nuvem (GCP).
• Desenho de Arquitetura (IA & Dados): Projetar e arquitetar soluções modernas utilizando o ecossistema de dados e IA da GCP (Vertex AI, BigQuery, Dataproc, Dataflow, Looker), garantindo escalabilidade, segurança e otimização de custos.
• Propostas e Precificação: Estruturar o escopo técnico de projetos, estimar o esforço de entrega técnico e elaborar as estimativas de custos de consumo de nuvem (TCO e ROI) utilizando a calculadora oficial da Google Cloud.
• PoCs e Demonstrações: Desenvolver protótipos rápidos, Provas de Conceito (PoCs) e demonstrações técnicas de IA/ML (como pipelines RAG, agentes de IA ou IA Generativa no Vertex AI) para validar soluções perante tomadores de decisão técnicos e de negócios.
• Apoio ao Time Comercial: Atuar como o braço técnico da equipe comercial no fechamento de grandes contratos, respondendo a RFPs/RFIs com excelência e precisão técnica.
• Relacionamento com Ecossistema: Manter-se atualizado e representar o IEBT nos fóruns de parceiros da Google Cloud, alinhando as ofertas com os programas e incentivos da nuvem Google.

Certificações Ativas:

• Google Cloud Professional Machine Learning Engineer
• Google Cloud Professional Data Engineer
• Experiência em Pré-Vendas ou Arquitetura de Soluções: Experiência prévia em papéis voltados para o cliente (Pré-vendas, Arquiteto de Soluções, Engenheiro de Clientes ou Consultor Técnico de Cloud).
• Domínio de Dados e IA (GCP): Sólida experiência prática com a suíte de dados da Google Cloud, especialmente BigQuery e a plataforma Vertex AI (incluindo serviços de IA Generativa, Agent Builder e AutoML).
• Arquitetura Baseada em Código: Conhecimento em Python voltado para a manipulação de dados e uso de SDKs/APIs de IA e Machine Learning na GCP.

Desejável

• IA Generativa & Orquestração: Familiaridade prática com conceitos de LLMs, prompt engineering, técnicas de RAG (Grounded Generation) e bancos de dados vetoriais nativos ou integrados à GCP.
• Conectividade e Ingestão: Conhecimento em desenho de pipelines de dados em tempo real ou em lote (batch) e barramentos de mensageria (Pub/Sub).
• Práticas Modernas de Engenharia: Noções de MLOps (Vertex AI Pipelines) e FinOps (gerenciamento e otimização de custos em Cloud).
• Infraestrutura como Código (IaC): Conhecimento básico em Terraform voltado para provisionamento de recursos de IA/Dados na GCP.

Diferenciais

• Outras Certificações: Google Cloud Professional Cloud Architect.
• Experiência em projetos voltados para IA generativa aplicada à automação de processos corporativos, busca inteligente e atendimento ao cliente.
• Experiência prévia trabalhando no ecossistema de parceiros oficiais da Google Cloud (Google Cloud Partners).

Perfil Comportamental

• Comunicação Fluida e Didática: Capacidade ímpar de explicar arquiteturas técnicas complexas de IA de forma compreensível e atraente tanto para times técnicos quanto para executivos de negócios (C-Level).
• Visão de Negócio: Pensar como o cliente, priorizando o ROI da infraestrutura sugerida e conectando a tecnologia à geração de valor ou redução de custo operacional da empresa.
• Resolução de Problemas com Autonomia: Proatividade para navegar por cenários ambíguos onde os requisitos do cliente ainda não estão totalmente maduros.
• Atualização Constante: Curiosidade aguçada para acompanhar a velocidade de lançamentos semanais da Google Cloud no campo de IA generativa (evolução dos modelos Gemini, Vertex AI, etc.).