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Leega1 week ago

Engenheiro de IA / ADK GCP Sênior

Remote · Brazil

Type
Full Time
Level
Senior Level
Education
Not Specified
Company size
Unknown

Job Summary

Engenheiro de IA com foco em Engenharia de Dados para IA atuando em modelagem, ingestão, transformação e produção de dados para IA/ML. Responsável por pipelines de dados para data lake e Feature Store, assegurando disponibilidade, qualidade e segurança dos dados; limpeza, padronização e enriquecimento de dados; operacionalização de modelos de IA/ML e monitoramento de pipelines; colaboração com cientistas de dados, engenheiros de software e arquitetos de dados; uso de Python, frameworks de IA/ML (TensorFlow, PyTorch, Scikit-Learn, MLflow), Airflow/Kubeflow/Kubernetes/Docker, SQL/NoSQL (BigQuery, Redshift, MongoDB, Redis) e ferramentas de CI/CD; experiência em AWS/GCP (S3, BigQuery, Dataflow, Dataproc, Vertex AI) e LGPD/GDPR; atuação com Data Lakes, Feature Stores, e ferramentas de orquestração (Airflow, Kubeflow, MLflow). Modelo 100% remoto. Benefícios de empresa incluem convênios de saúde/odontológico, PLR, auxílio creche, vale alimentação, home office, certificações em cloud, entre outros.

Required Qualifications

  • Experiência na construção de pipelines de dados otimizados para ML/IA (ETL/ELT)
  • Conhecimento em Python (imprescindível)
  • Conhecimento de frameworks de IA/ML: TensorFlow, PyTorch, Scikit-Learn, MLflow
  • Experiência com ferramentas de orquestração (Airflow, Luigi, Prefect)
  • Conhecimento em SQL e NoSQL (BigQuery, Redshift, MongoDB, Cassandra, Redis)
  • Experiência com AWS/GCP (S3, BigQuery, Dataflow, Dataplex, SageMaker)
  • Conhecimento em Data Lakes, Feature Stores (Vertex AI, SageMaker, Tecton)
  • Docker e Kubernetes
  • Terraform/CloudFormation
  • Metodologias ágeis (Scrum/Kanban)
  • Conhecimentos de privacidade de dados LGPD/GDPR
  • Desenvolvimento de API em Python (min. 3 anos)
  • Capacidade de colaborar com cientistas de dados para preparação de conjuntos de dados para IA
  • Implementação de pipelines automatizados para treinamento, validação, deployment e monitoramento de modelos de IA
  • Capacidade de entender requisitos de negócio e traduzir em soluções técnicas para IA
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