Engenheiro de dados e ML

Buscamos um(a) profissional para atuar na interseção entre Engenharia de Dados e Inteligência Artificial na plataforma Microsoft Azure.

O(a) candidato(a) ideal será responsável por construir a infraestrutura de dados moderna que alimenta soluções de Machine Learning e IA Generativa, desde a ingestão e transformação de dados até a implantação de modelos em produção.

Este papel híbrido combina expertise em arquitetura de dados com desenvolvimento de soluções de IA utilizando Azure OpenAI, Azure Machine Learning e todo o ecossistema de dados Azure.

Qual será o seu papel? Arquitetar e implementar soluções de Data Lakehouse utilizando Azure Data Lake Storage Gen2, Delta Lake e Azure Synapse Analytics Desenvolver pipelines de ETL/ELT escaláveis com Azure Data Factory, Synapse Pipelines e Azure Databricks Construir arquiteturas de streaming em tempo real com Azure Event Hubs, Stream Analytics e Kafka Implementar soluções de Data Mesh e governança de dados com Microsoft Purview Modelar dados dimensionais e criar camadas de dados (bronze, silver, gold) para consumo analítico e de ML Otimizar performance de consultas e custos de armazenamento/processamento na plataforma Azure Garantir qualidade de dados com frameworks de data quality e testes automatizados Projetar e implementar arquiteturas de IA Generativa utilizando Azure OpenAI Service (GPT-4, embeddings, fine-tuning) Desenvolver pipelines de Machine Learning end-to-end com Azure Machine Learning, desde feature engineering até produção Criar e otimizar sistemas RAG (Retrieval-Augmented Generation) com Azure AI Search e Azure Cosmos DB Implementar feature stores e pipelines de feature engineering para modelos de ML Aplicar práticas de MLOps para versionamento, monitoramento e governança de modelos Desenvolver APIs e microsserviços para exposição de modelos via Azure Functions e Container Apps Integrar soluções de IA com pipelines de dados para processamento de documentos, imagens e texto não estruturado.

Esperamos que você tenha: Experiência sólida com Azure Data Factory, Azure Synapse Analytics e Azure Databricks Proficiência em SQL avançado, PySpark e frameworks de processamento distribuído Conhecimento em Delta Lake, Apache Iceberg ou formatos de tabela open-source Experiência com Azure Event Hubs, Kafka e arquiteturas de streaming Domínio de modelagem dimensional (Kimball, Data Vault) e arquiteturas Lakehouse Experiência com Azure Cosmos DB, Azure SQL e bancos de dados NoSQL Proficiência em Python e bibliotecas de ML/DL (scikit-learn, TensorFlow, PyTorch, Hugging Face) Experiência comprovada com Azure Machine Learning e Azure OpenAI Service Conhecimento sólido em LLMs, prompt engineering, fine-tuning e técnicas de RAG Experiência com bancos de dados vetoriais (Azure AI Search, Pinecone, Weaviate, Chroma) Conhecimento em Azure AI Services (Document Intelligence, Speech, Vision) Graduação em Ciência da Computação, Engenharia, Matemática, Estatística ou áreas correlatas Experiência mínima de 4 anos com engenharia de dados e/ou machine learning Experiência com infraestrutura como código (Terraform, Bicep, ARM Templates) Domínio de práticas de DevOps/MLOps, CI/CD com Azure DevOps ou GitHub Actions Conhecimento em containers (Docker, Kubernetes, AKS) Inglês técnico avançado para documentação e reuniõesVamos ficar feliz se você tiver (seu diferencial): Certificações Azure: DP-203 (Data Engineer), AI-102 (AI Engineer), DP-100 (Data Scientist), AZ-305 (Solutions Architect) Certificação Databricks (Data Engineer Associate/Professional) Mestrado ou Doutorado em áreas relacionadas à IA/ML ou Engenharia de Dados Experiência com Semantic Kernel, LangChain ou frameworks de orquestração de LLMs Experiência com Microsoft Fabric Conhecimento em dbt (data build tool) para transformações Contribuições em projetos open source ou publicações na áreaNossos benefícios: Vale refeição • Vale alimentação

Apoio a certificações • Day off no mês do seu aniversário; #VemPraENG!