Engenheiro de Dados

? Vaga: Engenheiro(a) de Dados Sênior – IA / MLOps / Feature Engineering / RAG (AWS)

Estamos buscando um(a) Engenheiro(a) de Dados Sênior para atuar no core da nossa plataforma de Inteligência Artificial, sendo responsável por Data Lakes, Feature Engineering, pipelines de MLOps e construção de RAGs, viabilizando Machine Learning e IA Generativa em produção, em escala.

Este papel é crítico para garantir que dados, features e contextos semânticos estejam prontos, governados e performáticos, sustentando modelos tradicionais de ML e LLMs.

? Missão do Papel

Projetar, construir e operar Data Lakes/Lakehouse, pipelines de dados e features, além de pipelines de RAG, em AWS, integrados a uma plataforma moderna de MLOps (Kubernetes, Kubeflow, MLflow).

Atuar como espinha dorsal da IA em produção, com capacidade de colaborar em ML Engineering e IA Generativa quando necessário.

? O que você vai fazer

? Data Lakes Lakehouse

• Projetar e manter Data Lakes/Lakehouse em AWS (S3)
• Definir organização por camadas (raw, curated, analytics, features)
• Implementar versionamento, particionamento e historização de dados
• Garantir dados prontos para Analytics, ML e IA Generativa

? Data Feature Engineering para IA

• Construir pipelines de dados batch e streaming
• Desenvolver pipelines de feature engineering (offline e online)
• Operar Feature Stores e garantir reutilização de features
• Assegurar consistência entre treino e produção (training–serving skew)

? RAG – Retrieval-Augmented Generation

• Construir pipelines de ingestão, chunking, enriquecimento e indexação de dados
• Estruturar bases vetoriais para busca semântica
• Integrar Data Lakes + Vector Databases + LLMs
• Garantir atualização contínua, versionamento e governança do contexto
• Suportar AI Agents e aplicações baseadas em RAG

? MLOps Plataforma

• Integrar dados e features com Kubeflow e MLflow
• Apoiar pipelines de treinamento, deploy e inferência
• Operar workloads de dados, ML e RAG em Kubernetes (EKS)
• Garantir SLAs de dados para modelos e aplicações de IA

? Colaboração como ML Engineer

• Apoiar desenvolvimento e deploy de modelos quando necessário
• Colaborar em validação, métricas e troubleshooting de modelos
• Atuar como backup técnico em demandas críticas de IA

? Observabilidade, Qualidade e Governança

• Implementar data quality checks, monitoramento e alertas
• Monitorar latência, falhas e impacto de dados/embeddings
• Garantir lineage, metadata e documentação
• Atuar junto à governança de dados e IA

? O que esperamos de você

? Experiência

• 5+ anos em Engenharia de Dados
• Experiência prática com Data Lakes/Lakehouse
• Vivência em pipelines de ML e IA Generativa em produção
• Experiência em RAG, busca semântica ou sistemas baseados em embeddings
• Forte atuação em AWS e Kubernetes
• Capacidade de colaborar como ML Engineer quando necessário

? Stack técnica (obrigatório)

Cloud Dados

• AWS: S3, Glue, Athena, Redshift, IAM, CloudWatch
• Data Lake / Lakehouse

Processamento Orquestração

• Apache Airflow (MWAA)
• Spark / PySpark

MLOps IA

• Kubernetes (EKS)
• Kubeflow MLflow
• Feature Stores
• Vector Databases (OpenSearch, FAISS, Pinecone ou similares)
• AWS Bedrock (integração com LLMs)

Linguagens DevOps

• Python e SQL avançados
• CI/CD e Infraestrutura como Código
• Git

? Como medimos sucesso

• Data Lakes e pipelines entregues em produção
• Pipelines de features reutilizáveis e versionadas
• Pipelines de RAG em produção e atualizados
• Latência de recuperação de contexto (RAG)
• Incidentes de dados, features ou embeddings
• % de modelos e agentes com dados governados
• Eficiência de custos da plataforma de dados e IA

• Processos e Modelos de Feature Enginnering e consequente melhoria de qualidade.

• Diferenciais

• Experiência com AI Agents

• Observabilidade com Prometheus, Grafana e AlertManager
• Governança de IA e dados sensíveis
• Experiência em ambientes de alta escala e missão crítica