Anunciada dia 18 junho
Missão do cargo
Oportunidade de atuação em projeto —
Tech Lead de Engenharia de Dados & IA / MLOps (AWS)
Sobre a DataEX: Com
12 anos de atuação
no mercado, a
DataEX
é uma consultoria especializada em
Dados e IA , com parcerias estratégicas com
Microsoft, AWS e Databricks , atuando em projetos de alto impacto para grandes clientes. Valorizamos a
inovação, a colaboração, o desenvolvimento contínuo e a qualidade de vida , com
incentivos para certificações e bem-estar.
Contexto do projeto: Estamos com uma oportunidade para atuação como
Tech Lead de Engenharia de Dados & IA / MLOps , para liderar tecnicamente iniciativas estratégicas em uma plataforma analítica baseada em
AWS . A contratação será no modelo
PJ , com foco na estabilização, evolução e modernização da arquitetura de dados.
Perfil técnico esperado: • Experiência sólida em Engenharia de Dados na AWS; • Vivência com
AWS Glue
para construção e sustentação de
pipelines ETL/ELT • Experiência com
Aurora/PostgreSQL,
incluindo
tuning e otimização de queries • Conhecimento avançado em
SQL e modelagem de dados • Experiência com
cargas batch e streaming de dados • Desenvolvimento em Python para Engenharia de Dados • Vivência com práticas de
CI/CD, observabilidade e infraestrutura como código (IaC) • Conhecimento em
Terraform, CloudFormation ou AWS CDK Experiência com pipelines de MLOps: • Treino,
deploy
e monitoramento de modelos • Vivência com soluções de
IA
em produção Experiência em liderança técnica: • Revisão de arquitetura • Mentoria • Definição de padrões técnicos
Será um diferencial: • Experiência com arquiteturas modernas de dados (Lakehouse, event-driven, multi-AZ / Alta disponibilidade) • Conhecimento em AWS Well-Architected e práticas de FinOps • Vivência com uso de copilotos e agentes de IA no desenvolvimento (Ex.: Amazon Kiro ou equivalentes) • Familiaridade com Power BI e governança de dados • Certificações AWS, como: AWS Certified Data Engineer (Associate); AWS Certified Solutions Architect (Associate) ou similares • Espanhol a partir do nível intermediário
Escopo de atuação: Revisar, corrigir e reprojetar soluções de ETL/ELT construídas em AWS Glue, eliminando antipadrões e elevando-as a um padrão sustentável. Conduzir otimização de performance (Tuning de banco (Aurora/PostgreSQL); Otimização de queries; Índices; Modelagem; Processos de carga de dados). Estabelecer boas práticas de engenharia (Versionamento; CI/CD; Testes; Observabilidade e infraestrutura como código - IaC). Garantir confiabilidade, escalabilidade e custo-eficiência (FinOps) da plataforma de dados. Desenhar e operar pipelines de MLOps: Treino, Deploy e Monitoramento de modelos; Estruturar a infraestrutura que sustenta soluções de IA. Introduzir e governar o uso de copilotos e agentes de IA na engenharia (Geração assistida de código; IaC; Testes automatizados) Definir padrões de segurança, governança e qualidade para uso de IA sobre dados sensíveis (incluindo dados de menores), garantindo conformidade com LGPD e regulações equivalentes em contexto multi-país. Atuar como referência técnica do time de dados (Revisões de arquitetura; Code review; Mentoria e definição de padrões) Traduzir necessidades de negócio em soluções técnicas. Orientar decisões de arquitetura em AWS. Apoiar planejamento técnico, estimativas e evolução do roadmap da plataforma.
