Empresa: Stefanini
Na Stefanini, acreditamos no poder da colaboração. Co-criamos soluções inovadoras em parceria com nossos clientes, combinando tecnologia de ponta, inteligência artificial e a criatividade humana. Estamos na vanguarda da resolução de problemas de negócios, proporcionando impacto real em escala global. Ao se juntar à Stefanini, você se torna parte de uma jornada global de transformação. Estamos empenhados em criar impacto positivo não apenas nos negócios, mas também na vida de nossos colaboradores. Se você procura uma oportunidade de crescimento profissional em uma empresa que valoriza inovação, respeito, autonomia e parceria, você encontra aqui! Junte-se a nós e seja parte da mudança! (Remoto) • Atuar na construção e evolução de plataformas modernas de dados, pipelines escaláveis e soluções de inteligência artificial; • Projetar, desenvolver e manter pipelines de dados batch e streaming; • Construir e evoluir arquiteturas de dados em ambientes cloud; • Trabalhar com grandes volumes de dados, garantindo escalabilidade, performance e qualidade; • Desenvolver processos de ingestão, transformação, integração e disponibilização de dados; • Apoiar projetos de Data Science, Machine Learning e Inteligência Artificial; • Participar da definição de padrões de arquitetura, governança, segurança e observabilidade; • Atuar na modernização e migração de plataformas de dados; • Colaborar com times de Engenharia, Produto, Data Science e áreas de negócio; • Mentorar profissionais mais juniores e contribuir para a evolução técnica do time; • Investigar problemas de performance, confiabilidade e qualidade nos ambientes de dados. Requisitos: • Experiência sólida em Engenharia de Dados; • Domínio de Python e SQL; • Experiência com construção de pipelines e arquiteturas de dados escaláveis; • Conhecimento em processamento distribuído, especialmente Apache Spark; • Experiência com ambientes de nuvem, como AWS, Google Cloud ou Azure; • Conhecimento de bancos de dados relacionais e não relacionais; • Experiência com Data Lake, Data Warehouse ou Lakehouse; • Vivência com ferramentas de orquestração, como Airflow, Dagster ou similares; • Conhecimento de práticas de CI/CD, versionamento de código e infraestrutura como código; • Familiaridade com monitoramento, observabilidade, qualidade e governança de dados. Diferencial: • Experiência com Databricks, dbt, Kafka ou tecnologias similares; • Atuação em projetos de Machine Learning, GenAI ou sistemas baseados em agentes de IA; • Experiência com arquitetura de soluções orientadas a dados e produtos de IA; • Conhecimento em MLOps, LLMOps ou observabilidade de aplicações de IA; • Certificações em cloud, Databricks ou Engenharia de Dados; • Participação em projetos open source, portfólio técnico ou iniciativas pessoais de tecnologia; • Inglês avançado.