Engenheiro de dados e ML

Engineering Brasil; Votorantim; Híbrido; BRL 20.000 - 80.000; Tempo integral

Resumo da oferta

Uma empresa de tecnologia em São Paulo busca um profissional para atuar como Engenheiro(a) de Dados focado em IA na plataforma Microsoft Azure. O(a) profissional será responsável por construir a infraestrutura moderna de dados que alimenta soluções de Machine Learning, utilizando ferramentas como Azure Data Factory, Azure Synapse Analytics e Azure Databricks. São desejadas sólidas habilidades em SQL, PySpark e DevOps, além de conhecimentos em modelagem dimensional e arquiteturas de lakehouse. A posição é híbrida e inclui benefícios como vale refeição e plano de saúde.

Serviços

Vale refeição

Vale alimentação

Vale combustível

Plano de saúde

Plano odontológico

Seguro de vida

Auxílio Creche

Auxílio crianças com deficiência

Convênio Farmácia

PLR

TotalPass

Integra (Programa Qualidade de Vida)

Qualificações

• Experiência mínima de 4 anos com engenharia de dados e/ou machine learning.
• Proficiência em SQL avançado, PySpark e frameworks de processamento distribuído.
• Experiência com arquitetura de data lakehouse.

Responsabilidades

• Arquitetar e implementar soluções de Data Lakehouse utilizando Azure.
• Desenvolver pipelines de ETL/ELT escaláveis com Azure Data Factory.
• Implementar soluções de Data Mesh e governança de dados com Microsoft Purview.

Conhecimentos

Azure Data Factory

SQL avançado

PySpark

Delta Lake

Kafka

Python

Machine Learning

DevOps/MLOps

Formação académica

Graduação em Ciência da Computação, Engenharia, Matemática, Estatística

Ferramentas

Azure Synapse Analytics

Azure Databricks

Azure OpenAI Service

Descrição da oferta de emprego

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 reuniões

Vamos 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 área

Nossos benefícios :

• Vale refeição;
• Vale alimentação;
• Vale combustível;
• Plano de saúde;
• Plano odontológico;
• Seguro de vida;
• Auxílio Creche;
• Auxílio crianças com deficiência;
• Convênio Farmácia;
• PLR;
• TotalPass;
• Integra (Programa Qualidade de Vida);

Trabalho Híbrido.

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

VemPraENG!