Crie soluções de alta performance
Como engenheiro de dados, você desenvolverá sistemas escaláveis e seguros que resolverão problemas reais. Você trabalhará em um ambiente dinâmico com tecnologia avançada, aplicando boas práticas de engenharia e modelos de IA para democratizar o comércio eletrônico na América Latina.
Você será responsável por:
* Fazer parte da equipe de ciência de dados focada em previsão de curto prazo, trabalhando em projetos-chave que impactam o planejamento e a execução da operação em tempo real;
* Trabalhar de forma colaborativa, focado na agilidade, no impacto e na melhoria contínua, analisando grandes volumes de dados e gerando insights que aumentem a eficiência operacional e a tomada de decisões de curto prazo;
* Projetar, desenvolver e manter pipelines de dados escaláveis e confiáveis para suportar modelos de forecast intradiário, permitindo antecipar comportamentos e necessidades operacionais;
* Automatizar fluxos de dados usando Python e SQL, agregando qualidade e velocidade de entrega; Colaborar com equipes multidisciplinares para entender suas necessidades e validar os resultados;
* Gerenciar dados através de todo seu ciclo de vida, garantindo sua qualidade, integridade e disponibilidade para equipes de ciência de dados;
* Participar ativamente em espaços de melhoria contínua, propondo ideias e soluções para otimizar modelos, processos e ferramentas;
O que buscamos em você?
* Ter conhecimentos intermediários em estatística e machine learning (regressão, classificação, séries temporais, modelos supervisionados);
* Possuir domínio avançado de SQL, incluindo CTEs, funções analíticas e de janela como LAG(), LEAD(), RANK() e OVER(PARTITION BY ...);
* Contar com conhecimento intermediário-avançado de Python (pandas, numpy; pySpark desejável, bibliotecas de ML). Básico a intermediário de Git e participação no fluxo colaborativo de trabalho com Pull Requests;
* Ter experiência trabalhando com grandes volumes de dados em ambientes produtivos (data lakes, data warehouse)s na nuvem – ex: BigQuery;
* Ter familiaridade com boas práticas de gestão de dados (versionamento, qualidade, monitoramento, testes);
Você está disposto a deixar sua marca na tecnologia da América Latina? Este é um oportunidade para você crescer profissionalmente!
Modalidade de trabalho híbrida.