Engenheiro de Automação

Platform Science; Londrina; Híbrido; BRL 180 000 - 240 000; Tempo integral

Resumo da oferta

Platform Science procura um engenheiro de dados/IA para conectar sistemas e automatizar fluxos, com foco em pipelines robustos e integração de IA em soluções de gestão de frotas. O candidato trabalhará com dados de sensores, integrações com clientes e plataformas de terceiros, mantendo padrões de segurança e LGPD.

O cargo envolve arquitetura de dados, desenvolvimento de ETL/ELT, uso de modelos de IA e monitoramento em produção, com atuação híbrida em Londrina/PR.

Qualificações

• Experiência com pipelines de dados e orquestração de fluxos (DAGs, tolerância a falhas).
• Experiência com RAG, bancos vetoriais e avaliação de saídas de modelos.
• Integração prática de APIs de LLM em aplicações, chamada estruturada e tratamento de respostas não determinísticas.

Responsabilidades

• Construir e operar pipelines de dados (ETL/ELT) para ingestão, transformação e disponibilização analítica.
• Desenvolver fluxos com LLMs e IA — classificação, extração, sumarização e agentes com uso de ferramentas.
• Definir monitoramento, logs, métricas e contratos de integração em produção.

Conhecimentos

Pipelines de dados / Orquestração

RAG

Avaliação de saídas de modelos

Ferramentas

Airflow

Dagster

Temporal

Step Functions

n8n

APIs de LLM

function calling

Descrição da oferta de emprego

Londrina, Brasil - Híbrido Na Platform Science, trabalhamos para conectar tudo que se move. Fundada em 2015, somos uma plataforma de IoT aberta que faz parcerias com frotas inovadoras, desenvolvedores de aplicativos, fabricantes de veículos e fornecedores de equipamentos no setor de transporte para fornecer soluções revolucionárias aos profissionais da cadeia de suprimentos em todo o mundo. Nossos colaboradores são um grupo envolvente e diversificado de pessoas que acreditam no poder das grandes ideias. Contratamos pessoas com diferentes experiências e perspectivas para construir uma cultura empresarial que impulsione o crescimento por meio da inovação. Valorizamos ações atenciosas e empatia pelos outros. Abordamos os desafios com resiliência e criatividade, ao mesmo tempo que incentivamos a transparência porque, não importa nossa origem ou responsabilidades, somos uma equipe.

Sobre a posição Buscamos uma pessoa que tenha uma base sólida de desenvolvimento de software e capacidade de conectar sistemas e transformar processos manuais em fluxos automatizados e confiáveis. Trabalhamos com câmeras inteligentes e software para gestão de frotas, em produtos que envolvem monitoramento de comportamento de motoristas, detecção de fadiga, configuração de eventos e alertas e controle logístico. Esses produtos geram um volume relevante de dados e dependem de integrações com sistemas de clientes, ferramentas internas e plataformas de terceiros. Essa pessoa será responsável por construir e sustentar essa camada de integração e automação — incluindo fluxos que utilizam modelos de IA como parte da solução. Não é uma vaga de configuração de ferramentas no-code. É uma vaga de engenharia: o código vai para o repositório, passa por revisão, tem teste e roda em produção com observabilidade.

Responsabilidades

• Construir e operar pipelines de dados (ETL/ELT): ingestão, transformação, validação de qualidade e disponibilização para consumo analítico e operacional.
• Desenvolver fluxos que utilizem LLMs e modelos de IA — classificação, extração estruturada de informação, sumarização e agentes com uso de ferramentas — incluindo a avaliação da qualidade das saídas.
• Definir e implementar tratamento de erros, monitoramento, logs e métricas para tudo que colocar em produção.
• Documentar contratos de integração, decisões de arquitetura e runbooks operacionais.
• Garantir aderência a requisitos de segurança da informação e à LGPD no tratamento de dados pessoais, especialmente dados de motoristas.

Requisitos obrigatórios

• Experiência com pipelines de dados ou orquestração de fluxos — Airflow, Dagster, Temporal, Step Functions, n8n ou equivalente. A ferramenta específica é menos importante que o entendimento de DAG, dependências, reprocessamento e tolerância a falhas.
• Experiência com RAG, bancos vetoriais e avaliação sistemática de saídas de modelos.
• Experiência prática integrando APIs de LLM em aplicações — chamada estruturada, function calling, tratamento de resposta não determinística.

Diferenciais

• Experiência com dbt, Kafka ou outras soluções de streaming de eventos.
• Conhecimento em Python.
• Vivência com telemetria, IoT, dados de sensores ou sistemas embarcados.
• Conhecimento de ferramentas de BI (Power BI, DOMO) do lado da produção do dado.
• Experiência com Infrastructure as Code (Terraform, CDK).
• Vivência prévia com requisitos de LGPD ou GDPR em produtos de dados.