Pessoa Engenheira de Dados Sênior seja o primeiro

Descrição

Estamos em busca de uma Pessoa Engenheira de Dados de altíssimo nível para construir a base que torna a IA corporativa não apenas viável, mas realmente útil. Para nós, dados não são apenas insumos para relatórios: são o combustível que alimenta contextos, agentes, automações e decisões inteligentes em escala.


Se você tem domínio na construção de arquiteturas de dados complexas e entende que o seu trabalho é o alicerce fundamental para a eficácia de modelos e produtos de IA, #VemPraViaflow!

O desafio
Você será a pessoa responsável por projetar, construir e evoluir todo o ecossistema de dados que sustenta o Spine. Seu trabalho vai da ingestão à entrega, garantindo pipelines de alta performance para RAG, analytics e automações. Se você domina a complexidade de dados estruturados e não estruturados, linhagem, qualidade, segurança e preparação de dados para o consumo de agentes e modelos, este é o seu lugar.


Se identificou? Então vem com a gente!

Responsabilidades e atribuições
Projetar, construir e manter pipelines de dados batch, near real time ou streaming.
Integrar fontes diversas, incluindo bancos de dados, APIs, arquivos, documentos, sistemas corporativos e ambientes cloud.
Criar camadas de dados confiáveis para analytics, aplicações de IA, RAG, embeddings e automações.
Implementar processos de ingestão, transformação, modelagem, qualidade, validação e monitoramento de dados.
Trabalhar com dados estruturados e não estruturados, incluindo documentos, logs, tabelas, eventos e bases transacionais.
Apoiar a preparação de dados para uso por agentes, modelos, mecanismos de busca semântica e aplicações inteligentes.
Implementar práticas de governança, linhagem, data contracts, versionamento e documentação.
Tratar dados sensíveis com boas práticas de segurança, privacidade, anonimização e mascaramento.
Trabalhar junto aos times de IA, Machine Learning, Plataforma, Produto e Full Stack para entregar dados no formato, tempo e qualidade necessários.

Requisitos e qualificações
Experiência com engenharia de dados em ambientes cloud, híbridos ou corporativos.
Conhecimento sólido em SQL e Python.
Experiência com Spark, Databricks, Airflow, dbt, Data Factory, Glue, Kafka ou ferramentas equivalentes.
Familiaridade com data lake, lakehouse, data warehouse e modelagem de dados.
Experiência com ETL, ELT, orquestração, monitoramento e tratamento de falhas.
Conhecimento em qualidade de dados, testes, performance e rastreabilidade.
Capacidade de trabalhar com múltiplas fontes e formatos de dados.
Atenção a segurança, LGPD, governança e controle de acesso.

Informações adicionais
Contratação: Via modelo cooperativa.
Modelo de Trabalho: Anywhere Office - trabalhe de onde se sentir confortável.
Tecnologia: Reembolso BYOD para aquisição de máquina e Auxílio BYOD para utilização de máquina própria.
Auxílios: Auxílio home office no cartão iFood Benefícios na categoria saldo livre para usar onde quiser.
Bem-Estar: TotalPass, Pacot