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Data Engineer | specialist (Remote)

Descrição da vaga

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Responsabilidades e atribuições

  • Definir e implementar soluções de Inteligência Artificial aplicadas à modernização de dados e sistemas legados.
  • Desenvolver mecanismos para análise, interpretação e extração de informações técnicas de artefatos legados.
  • Construir soluções baseadas em IA Generativa para acelerar processos de documentação, transformação e migração.
  • Criar modelos intermediários de metadados para representar fluxos, regras de negócio, dependências, entidades e transformações.
  • Desenvolver aceleradores e componentes reutilizáveis aderentes à arquitetura corporativa de dados.
  • Apoiar a definição de templates, padrões técnicos e estruturas declarativas para pipelines modernas.
  • Desenvolver e evoluir pipelines utilizando Databricks, PySpark, Lakeflow Jobs e Declarative Pipelines.
  • Trabalhar com cargas batch, ingestões incrementais, CDC (Change Data Capture) e integrações corporativas.
  • Apoiar a evolução da governança, rastreabilidade e qualidade dos dados durante o processo de migração.
  • Atuar em conjunto com arquitetos, engenheiros de dados e especialistas de plataforma na definição de soluções escaláveis e seguras.

Requisitos e qualificações

  • Experiência com Inteligência Artificial aplicada à Engenharia de Dados, Engenharia de Software ou Automação Técnica.
  • Conhecimento prático em IA Generativa e Large Language Models (LLMs).
  • Experiência com:
  • Agentes de IA
  • RAG (Retrieval-Augmented Generation)
  • Prompt Engineering
  • Function Calling
  • Tool Use
  • Workflows automatizados
  • Experiência com frameworks de orquestração de IA:
  • LangChain
  • LangGraph
  • Semantic Kernel
  • CrewAI
  • Ou frameworks equivalentes
  • Experiência com Python.
  • Experiência com PySpark e Spark SQL.
  • Desenvolvimento de pipelines de dados em ambientes distribuídos.
  • Conhecimento em SQL avançado.
  • Conhecimento em XML, JSON e YAML.
  • Experiência com modelagem de dados e Data Warehouse.
  • Vivência com ambientes Databricks.

Etapas do processo

  1. Etapa 1: Cadastro
  2. Etapa 2: Mapeamento de Stack
  3. Etapa 3: Fit Cultural
  4. Etapa 4: Entrevista Líder
  5. Etapa 5: Cadastro de Qualificação
  6. Etapa 6: Oferta e Negociação
  7. Etapa 7: Contratação

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