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Senior Data Engineer

Engenharia de Pipelines: Desenvolver e manter fluxos de dados eficientes e escaláveis, implementando processos de ETL/ELT tanto em batch quanto em tempo real.

Sobre a vaga

Arquitetura para IA: Trabalhar com bancos de dados relacionais, NoSQL e, primordialmente, bancos vetoriais para sustentar soluções de IA. Qualidade e Segurança: Garantir a integridade dos dados e aplicar técnicas de Data Masking e PII Redaction para conformidade e segurança em modelos de IA. Otimização de Performance: Monitorar e tunar sistemas de processamento distribuído de alto volume. Infraestrutura LLMOps: Apoiar na infraestrutura necessária para o ciclo de vida de modelos de linguagem e integração de APIs de dados. Requisitos e Qualificações: Formação: Graduação em Ciência da Computação, Engenharia de Software ou áreas correlatas. Programação: Domínio sólido de Python (Java ou Scala são diferenciais). Processamento Distribuído: Experiência robusta com Apache Spark ou Apac

Responsabilidades

  • Engenharia de Pipelines: Desenvolver e manter fluxos de dados eficientes e escaláveis, implementando processos de ETL/ELT tanto em batch quanto em tempo real.
  • Arquitetura para IA: Trabalhar com bancos de dados relacionais, NoSQL e, primordialmente, bancos vetoriais para sustentar soluções de IA.
  • Qualidade e Segurança: Garantir a integridade dos dados e aplicar técnicas de Data Masking e PII Redaction para conformidade e segurança em modelos de IA.
  • Otimização de Performance: Monitorar e tunar sistemas de processamento distribuído de alto volume.
  • Infraestrutura LLMOps: Apoiar na infraestrutura necessária para o ciclo de vida de modelos de linguagem e integração de APIs de dados.

Requisitos

  • Formação: Graduação em Ciência da Computação, Engenharia de Software ou áreas correlatas.
  • Programação: Domínio sólido de Python (Java ou Scala são diferenciais).
  • Processamento Distribuído: Experiência robusta com Apache Spark ou Apac