Buscamos um(a) profissional para atuar na interseção entre Engenharia de Dados e Inteligência Artificial na plataforma Microsoft Azure. O(a) candidato(a) ideal será responsável por construir a infraestrutura de dados moderna que alimenta soluções de Machine Learning e IA Generativa, desde a ingestão e transformação de dados até a implantação de modelos em produção. Este papel híbrido combina expertise em arquitetura de dados com desenvolvimento de soluções de IA utilizando Azure OpenAI, Azure Machine Learning e todo o ecossistema de dados Azure. Qual será o seu papel?
Responsabilidades:
Arquitetar e implementar soluções de Data Lakehouse utilizando Azure Data Lake Storage Gen2, Delta Lake e Azure Synapse Analytics
Desenvolver pipelines de ETL / ELT escaláveis com Azure Data Factory, Synapse Pipelines e Azure Databricks
Construir arquiteturas de streaming em tempo real com Azure Event Hubs, Stream Analytics e Kafka
Implementar soluções de Data Mesh e governança de dados com Microsoft Purview
Modelar dados dimensionais e criar camadas de dados (bronze, silver, gold) para consumo analítico e de ML
Otimizar performance de consultas e custos de armazenamento / processamento na plataforma Azure
Garantir qualidade de dados com frameworks de data quality e testes automatizados
Projetar e implementar arquiteturas de IA Generativa utilizando Azure OpenAI Service (GPT-4, embeddings, fine-tuning)
Desenvolver pipelines de Machine Learning end-to-end com Azure Machine Learning, desde feature engineering até produção
Aplicar práticas de MLOps para versionamento, monitoramento e governança de modelos
Desenvolver APIs e microsserviços para exposição de modelos via Azure Functions e Container Apps
Integrar soluções de IA com pipelines de dados para processamento de documentos, imagens e texto não estruturado
Qualificações:
Experiência sólida com Azure Data Factory, Azure Synapse Analytics e Azure Databricks
Proficiência em SQL avançado, PySpark e frameworks de processamento distribuído
Conhecimento em Delta Lake, Apache Iceberg ou formatos de tabela open-source
Experiência com Azure Event Hubs, Kafka e arquiteturas de streaming
Experiência com Azure Cosmos DB, Azure SQL e bancos de dados NoSQL
Proficiência em Python e bibliotecas de ML / DL (scikit-learn, TensorFlow, PyTorch, Hugging Face)
Experiência comprovada com Azure Machine Learning e Azure OpenAI Service
Conhecimento sólido em LLMs, prompt engineering, fine-tuning e técnicas de RAG
Experiência com bancos de dados vetoriais (Azure AI Search, Pinecone, Weaviate, Chroma)
Conhecimento em Azure AI Services (Document Intelligence, Speech, Vision)
Graduação em Ciência da Computação, Engenharia, Matemática, Estatística ou áreas correlatas
Experiência mínima de 4 anos com engenharia de dados e / ou machine learning
Experiência com infraestrutura como código (Terraform, Bicep, ARM Templates)
Domínio de práticas de DevOps / MLOps, CI / CD com Azure DevOps ou GitHub Actions
Conhecimento em containers (Docker, Kubernetes, AKS)
Inglês técnico avançado para documentação e reuniões
O Diferencial:
Certificações Azure: DP-203 (Data Engineer), AI-102 (AI Engineer), DP-100 (Data Scientist), AZ-305 (Solutions Architect)
Certificação Databricks (Data Engineer Associate / Professional)
Mestrado ou Doutorado em áreas relacionadas à IA / ML ou Engenharia de Dados
Experiência com Semantic Kernel, LangChain ou frameworks de orquestração de LLMs
Experiência com Microsoft Fabric
Conhecimento em dbt (data build tool) para transformações
Contribuições em projetos open source ou publicações na área
Benefícios:
Vale refeição;
Vale alimentação;
Plano de saúde;
Seguro de vida;
Auxílio Creche;
Auxílio crianças com deficiência;
Convênio Farmácia;
Integra (Programa Qualidade de Vida);
Diferencial para Emprego Híbrido:
Apoio a certificações;
Day off no mês do seu aniversário;
Trabalho Híbrido.
Engenheiro de dados e ML • Petrolina, Pernambuco, Brazil
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