Cloud FinOps Senior — Especialista em IA Generativa & Cloud Architecture (GCP) -

Na Inmetrics , a inovação e a excelência operam lado a lado em um ambiente de trabalho colaborativo, saudável e dinâmico. Nossa cultura valoriza: 📚 Aprendizado constante 🗣️ Transparência na comunicação 🔄 Flexibilidade para desenvolvimento contínuo Nosso time é apaixonado por tecnologia e comprometido com entregas de valor real para os clientes. O diferencial da Inmetrics é a eficiência digital . 💛 Pessoas são o nosso maior ativo, por isso investimos em oportunidades que vão além de salário competitivo, oferecendo benefícios diferenciados e um ambiente saudável, reconhecido por nossos colaboradores. 👉 #VemPraInmetrics Buscamos um Cloud FinOps Engineer Senior com perfil consultivo e alta capacidade técnica para atuar como elo estratégico entre os times de Engenharia, IA/Data Labs, SRE e Liderança Executiva/Finanças. O profissional será responsável por mapear ambientes, diagnosticar oportunidades de eficiência técnica e arquitetar a governança financeira da nossa plataforma de IA Generativa na Google Cloud Platform (GCP). Além de dominar práticas clássicas de FinOps e resiliência cloud, este membro liderará a modelagem de chargeback por tokens, limites de consumo de LLMs e a otimização do custo de inferência em produção. Principais Responsabilidades: 1. Governança e FinOps para IA Generativa (Foco Principal) ● Operar e evoluir Gateways de LLM (ex: LiteLLM, Apigee ou proxies proprietários), gerenciando roteamento de modelos, rate limits , orçamentos por time e failover. ● Estruturar e manter modelos de Chargeback e Showback detalhados por consumo de Input/Output Tokens , divididos por aplicação, squad, projeto e caso de uso. ● Definir e monitorar métricas de Unit Economics de IA (calculando custo por requisição, custo por usuário ativo e custo por funcionalidade baseada em LLM). ● Atuar na otimização contínua de custos de inferência, aplicando trade-offs inteligentes entre preço, latência e qualidade do modelo (ex: otimização de prompts , estratégias de caching semântico, escolha entre Pay-As-You-Go vs. Provisioned Throughput). ● Implementar guardrails , alertas dinâmicos no GCP Billing e kill-switches automatizados para evitar picos orçamentários decorrentes de loops ou consumo descontrolado de tokens no Vertex AI. ● Apoiar o estabelecimento de observabilidade de LLMs integrando ferramentas de rastreio ( tracing ) de consumo e custo (ex: Langfuse, Traceloop ou similares). 2. FinOps Tradicional e Atuação Consultiva ● Realizar diagnósticos abrangentes de ambientes cloud (GCP/AWS), identificando desperdícios e oportunidades de otimização financeira e técnica. ● Implementar ações contínuas de rightsizing, gestão de compromissos ( Committed Use Discounts / CUDs ), políticas de ciclo de vida de dados e eliminacão de recursos ociosos. ● Criar e manter dashboards operacionais e executivos no Looker Studio , traduzindo dados complexos de bilhetagem em recomendações acionáveis para engenharia e produto. ● Atuar diretamente com clientes internos e stakeholders técnicos, comunicando impactos financeiros com clareza e autoridade técnica. 3. Sustentação de Arquitetura Cloud, SRE e Kubernetes ● Atuar como referência técnica na avaliação da resiliência, disponibilidade e performance de aplicações em produção. ● Administrar e otimizar custos de clusters Kubernetes (GKE) , ajustando Autoscalers (HPA/VPA), Node Pools e alocação de workloads. ● Garantir a automação de infraestrutura via Terraform (IaC) e manter/evoluir esteiras de CI/CD . ● Apoiar a engenharia na implementação de padrões de observabilidade de infraestrutura (Prometheus, Grafana, Cloud Logging, OpenTelemetry). Requisitos Obrigatórios (Eliminatórios) ● Experiência Profissional: Atuação em Engenharia Cloud, SRE, DevOps ou Arquitetura de Sistemas, sendo pelo menos 2+ anos dedicados a FinOps e Gestão de Custos em Nuvem. ● Domínio de IA Generativa & Vertex AI: Experiência prática na gestão de consumo de LLMs no Vertex AI (GCP) ou ecossistemas equivalentes, com domínio comprovado da estrutura de precificação baseada em Tokens e cotas de inferência. ● Gateways e Governança de LLMs: Vivência técnica na operação de proxies/gateways de IA (LiteLLM ou similares) para controle de acesso, limites por chave de API e orçamento. ● Domínio Técnico da GCP: Conhecimento profundo da plataforma Google Cloud Platform e de suas ferramentas nativas de análise de custos ( GCP Billing, BigQuery Billing Export, Budgets & Alerts). ● Containers & Kubernetes: Experiência na administração e otimização financeira de clusters GKE (Google Kubernetes Engine). ● Infraestrutura como Código (IaC): Domínio de Terraform para provisionamento e automação de ambientes. ● Linguagens de Script: Habilidade prática em Python e/ou Shell Script para automação de rotinas FinOps e coleta de dados via API. Diferenciais (Desejável): ● Vivência Anterior como Desenvolvedor (Python / Java): Facilita o entendimento da lógica de integração das aplicações com os modelos de IA e pipelines RAG. ● Ferramentas de Observabilidade de LLMs: Experiência prática com Langfuse, LangSmith, Traceloop ou ferramentas similares de tracing de requisições de IA. ● Certificações Oficiais: GCP Professional Cloud Architect , GCP Professional Data/ML Engineer ou FinOps Certified Practitioner (FCP). ● Conhecimento em Segurança Cloud: Práticas de DevSecOps, IAM refinado para serviços de IA e governança de dados sensíveis em prompts. Originally posted on Himalayas