Engenheiro De Dados

BeegolBeegol é uma plataforma de Machine Learning dedicada a melhorar a Qualidade da Experiência (QoE) de clientes de banda larga e Wi-Fi. Com ferramentas de detecção em tempo real, ajudamos operadoras de telecom a identificar e corrigir problemas antes mesmo que os clientes percebam. Isso significa ações mais rápidas, redução de custos de rede e maior satisfação do usuário.

O desafio
Estamos expandindo nosso time e buscamos alguém que seja a ponte entre Ciência de Dados e Engenharia de Software: capaz de transformar análises e pilotos em soluções escaláveis, otimizar código e construir integrações robustas via APIs. Você terá papel essencial para dar suporte a cientistas de dados, arquitetos e DevOps, garantindo que nossas soluções mantenham o padrão de eficiência e inovação que define a Beegol.

• Apoiar o time de Ciência de Dados na transformação de análises e pilotos em soluções escaláveis.
• Coletar, processar e armazenar dados em larga escala, com foco em eficiência e confiabilidade.
• Desenvolver e manter pipelines de dados (ETL/ELT) e rotinas de machine learning em produção.
• Criar e manter integrações de sistemas via APIs (Flask/FastAPI).
• Otimizar código Python para melhor performance e manutenibilidade.
• Orquestrar e monitorar pipelines (Airflow ou equivalentes).
• Trabalhar em conjunto com a arquitetura e DevOps na AWS (ECS, Lambda, S3, CloudWatch).

• Sólido conhecimento em Python, capaz de desenvolver módulos de software reutilizáveis e integráveis.
• Experiência com APIs em Flask/FastAPI.
• SQL avançado e modelagem de bancos de dados relacionais (PostgreSQL ou equivalents).
• Vivência com plataforma AWS (S3, Lambda, ECS, IAM).
• Conhecimentos de Linux.
• Experiência em orquestração de tarefas (Airflow, Prefect ou similares).
• Capacidade de trabalhar junto a cientistas de dados, transformando protótipos em produção.
• Experiência com tuning e otimização de consultas e pipelines.

• Conhecimento em distribuição de cargas de dados (Spark, Hadoop ou MapReduce).
• Vivência com deploy de modelos de machine learning.
• Experiência com containers (Docker/Kubernetes).

• Orientado a resultados. Versátil e prático. Engajado e colaborativo. Autodidata, com desejo de aprender constantemente.

• Formação superior em Computação, Engenharia ou áreas correlatas.
• Inglês técnico.

Condições: Atuação PJ.

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