Data Engineer Sênior | GenAI & Agents (English required)

• Vale refeição ou alimentação
• Cartão Multibenefícios (até Consultor(a) Sênior)
• Convênio médico e odontológico
• Certificações e treinamentos
• Seguro de vida
• Previdência privada
• Avababy: acompanhamento da gestação e kit para novos pais e mães
• Participação nos resultados da empresa
• Wellhub
• Auxílio creche
• Mentoria de carreira
• Política de Birthday Off (um dia de folga no mês do seu aniversário)
• Sessões de bem-estar
• Para cargos gerenciais: veículo corporativo, estacionamento e auxílio combustível

• Desenvolver, estruturar e otimizar pipelines de dados escaláveis e performáticos;
• Projetar arquiteturas modernas para soluções de IA, GenAI e AI Agents;
• Integrar modelos de IA generativa em ambientes corporativos e aplicações de negócio;
• Construir e manter soluções utilizando Large Language Models (LLMs);
• Processar, transformar e governar dados estruturados e não estruturados;
• Desenvolver integrações por meio de APIs, microsserviços e automações;
• Implementar soluções utilizando frameworks de AI Agents e RAG (Retrieval-Augmented Generation);
• Garantir qualidade, segurança, performance e observabilidade dos pipelines de dados;
• Colaborar com times de Data Science, Engenharia, Cloud e Produto;
• Apoiar decisões técnicas e evolução da arquitetura de dados e IA;

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• Experiência sólida como Data Engineer ou em Engenharia de Dados;
• Vivência com projetos de Inteligência Artificial, GenAI ou AI Agents;
• Conhecimento avançado em Python;
• Experiência com SQL e modelagem de dados;
• Vivência com ambientes Cloud (AWS, Azure ou GCP);
• Experiência na construção e orquestração de pipelines de dados;
• Conhecimento em APIs, integrações e arquitetura distribuída;
• Familiaridade com LLMs, embeddings, vector databases e RAG;
• Experiência com frameworks como LangChain, LlamaIndex, Semantic Kernel ou similares;
• Conhecimento em Git, CI/CD e boas práticas de engenharia de software;
• Perfil analítico, colaborativo e com forte capacidade de resolução de problemas;

• Certificações em Cloud (AWS, Azure ou GCP);
• Experiência com governança e observabilidade de dados;
• Vivência com MLOps e ciclo de vida de modelos de IA;

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