Engenheiro De Dados E Ml - 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? Arquitetar e implementar soluções de Data Lakehouse utilizando Azure Data Lake Storage Gen2, Delta Lake e Azure Synapse AnalyticsDesenvolver pipelines de ETL/ELT escaláveis com Azure Data Factory, Synapse Pipelines e Azure DatabricksConstruir arquiteturas de streaming em tempo real com Azure Event Hubs, Stream Analytics e KafkaImplementar soluções de Data Mesh e governança de dados com Microsoft PurviewModelar dados dimensionais e criar camadas de dados (bronze, silver, gold) para consumo analítico e de MLOtimizar performance de consultas e custos de armazenamento/processamento na plataforma AzureGarantir qualidade de dados com frameworks de data quality e testes automatizadosProjetar 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 produçãoCriar e otimizar sistemas RAG (Retrieval-Augmented Generation) com Azure AI Search e Azure Cosmos DBImplementar feature stores e pipelines de feature engineering para modelos de MLAplicar práticas de MLOps para versionamento, monitoramento e governança de modelosDesenvolver APIs e microsserviços para exposição de modelos via Azure Functions e Container AppsIntegrar soluções de IA com pipelines de dados para processamento de documentos, imagens e texto não estruturado. Esperamos que você tenha: Experiência sólida com Azure Data Factory, Azure Synapse Analytics e Azure DatabricksProficiência em SQL avançado, PySpark e frameworks de processamento distribuídoConhecimento em Delta Lake, Apache Iceberg ou formatos de tabela open-sourceExperiência com Azure Event Hubs, Kafka e arquiteturas de streamingDomínio de modelagem dimensional (Kimball, Data Vault) e arquiteturas LakehouseExperiência com Azure Cosmos DB, Azure SQL e bancos de dados NoSQLProficiência em Python e bibliotecas de ML/DL (scikit-learn, TensorFlow, PyTorch, Hugging Face)Experiência comprovada com Azure Machine Learning e Azure OpenAI ServiceConhecimento sólido em LLMs, prompt engineering, fine-tuning e técnicas de RAGExperiência 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 correlatasExperiência mínima de 4 anos com engenharia de dados e/ou machine learningExperiência com infraestrutura como código (Terraform, Bicep, ARM Templates)Domínio de práticas de DevOps/MLOps, CI/CD com Azure DevOps ou GitHub ActionsConhecimento em containers (Docker, Kubernetes, AKS)Inglês técnico avançado para documentação e reuniõesVamos ficar feliz se você tiver (seu 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 DadosExperiência com Semantic Kernel, LangChain ou frameworks de orquestração de LLMsExperiência com Microsoft FabricConhecimento em dbt (data build tool) para transformaçõesContribuições em projetos open source ou publicações na área Nossos benefícios: Vale refeição; Vale alimentação; Vale combustível; Plano de saúde;Plano odontológico; Seguro de vida;Auxílio Creche; Auxílio crianças com deficiência; Convênio Farmácia; PLR;TotalPass; Integra (Programa Qualidade de Vida); Trabalho Híbrido. Apoio a certificações; Day off no mês do seu aniversário; VemPraENG!