Data Engineer - AI & Data Platforms - Architect of Intelligence

Keyrus BrazilSão Paulo, São PauloOn-siteFull-timeMid level, 2–5 yearsListed 40 minutes ago

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About this role

Why Keyrus, Why Now!

A Keyrus é um grupo internacional com 2.800 consultores e especialistas em 28 países , construído sobre uma convicção: a IA não transforma empresas. A inteligência arquitetada transforma.
Há mais de 30 anos, construímos as bases de dados que tornam os sistemas inteligentes possíveis, projetando o Sistema Operacional da Empresa Inteligente, onde a inteligência está incorporada ao núcleo dos processos de negócio para criar valor sustentável: operacionalizamos a inteligência.

A IA não substitui os seres humanos. Ela nos reposiciona em um lugar que nenhum sistema pode alcançar: compreender, decidir, criar e inovar.
Na Keyrus, você não desenvolverá apenas habilidades; desenvolverá discernimento. Sua expertise se fortalece a cada sistema que você projeta, a cada desafio de negócio que ajuda a resolver e a cada implementação que evolui a partir dos aprendizados anteriores.

Com o tempo, você se tornará um dos profissionais mais raros da era da inteligência: alguém capaz de conectar dados, IA e tomada de decisão humana em escala, entre diferentes setores, mercados e geografias.
Esta não é apenas uma posição. É uma disciplina que você domina e uma história que ajuda a escrever para se tornar um Arquiteto da Inteligência da Keyrus.

A tecnologia amplia capacidades. A cultura da Keyrus diferencia. A excelência na execução conecta ambas.

O QUE VOCÊ IRÁ ARQUITETAR

Como Engenheiro(a) de Dados – IA e Plataformas de Dados, você projetará, desenvolverá e operará produtos e pipelines de dados confiáveis que sustentam análises, aplicações e sistemas inteligentes.

Esta é, essencialmente, uma posição de Engenharia de Dados, com foco adicional na preparação de dados corporativos para casos de uso modernos de IA. Você trabalhará com informações estruturadas e não estruturadas, transformando dados de origem em produtos de dados confiáveis e reutilizáveis, capazes de sustentar análises e aplicações operacionais, além de RAG, recuperação de informações, avaliação e sistemas habilitados por agentes.

Suas responsabilidades

- Projetar, desenvolver, testar e operar pipelines e produtos de dados em produção, movimentando dados de forma confiável dos sistemas de origem corporativos para camadas reutilizáveis de consumo.

- Desenvolver e manter modelos de dados e lógicas de transformação que preservem definições claras, contexto de negócio e uso confiável em cargas analíticas, operacionais e de IA.

- Implementar controles de qualidade, linhagem, metadados e observabilidade de dados, garantindo que os dados críticos sejam confiáveis, compreensíveis e monitorados em produção.

- Preparar dados corporativos estruturados e não estruturados para sistemas inteligentes, incluindo recuperação de informações, grounding, RAG, contexto semântico e conjuntos de dados para avaliação, quando necessário.

- Desenvolver padrões confiáveis de ingestão e processamento por meio de APIs, bancos de dados, arquivos, documentos, eventos e outras fontes corporativas relevantes.

- Operar e aprimorar cargas de trabalho de dados em um dos principais ecossistemas de nuvem/dados, equilibrando confiabilidade, escalabilidade, segurança, desempenho e custo.

- Colaborar com Engenheiros de IA e Engenheiros de Software na definição de interfaces de dados estáveis, sem assumir a responsabilidade pelo comportamento dos modelos, pelos agentes ou pela aplicação que os envolve.

- Documentar e reutilizar padrões de Engenharia de Dados, incluindo contratos de dados, transformações, controles, dependências e conhecimento operacional que fortaleçam futuros projetos da Keyrus.

QUEM VOCÊ É

Você é uma pessoa de Engenharia de Dados com atuação prática, que entende que movimentar dados não é suficiente. Os dados precisam continuar confiáveis, compreensíveis, disponíveis e utilizáveis quando um sistema entra em produção.

Você pensa em toda a jornada, da origem ao consumo, e sabe identificar o que é necessário para transformar dados corporativos fragmentados em produtos de dados confiáveis.

Você combina fundamentos sólidos de engenharia com discernimento prático. Entende que análises, aplicações, sistemas RAG, avaliações e agentes podem consumir dados de maneiras diferentes e projeta as bases de acordo com essas necessidades, sem tentar assumir as camadas de inteligência ou de aplicação.

O QUE VOCÊ TRAZ

Experiência e Qualificações:

- Experiência prática sólida em projetar, desenvolver e operar pipelines e produtos de dados em produção.

- Fundamentos sólidos de SQL e modelagem de dados, com capacidade de projetar camadas de transformação e consumo claras e de fácil manutenção.

- Capacidade prática de engenharia com Python ou outra linguagem comumente utilizada em Engenharia de Dados em produção.

- Experiência prática aprofundada em pelo menos um grande ecossistema de dados em nuvem, com capacidade de aplicar os mesmos princípios de engenharia a tecnologias equivalentes.

- Experiência na implementação de qualidade de dados, testes, monitoramento, linhagem ou observabilidade em fluxos de dados em produção.

- Compreensão dos requisitos de engenharia em produção, incluindo confiabilidade, escalabilidade, segurança, acesso, manutenibilidade e desempenho.

Requisitos desejáveis:

- Experiência na preparação de dados estruturados e não estruturados para casos de uso de IA ou IA generativa.

- Compreensão prática de como RAG, recuperação de informações, embeddings, contexto semântico e conjuntos de dados de avaliação dependem dos dados corporativos.

- Experiência com processamento distribuído, orquestração e abordagens modernas de transformação de dados.

- Experiência com ingestão em lote (batch) e um ou mais padrões adicionais, como APIs, captura de alterações de dados (CDC), processamento orientado a eventos ou streaming.

- Conhecimento prático de CI/CD, testes automatizados, controle de versão e práticas de implantação reproduzíveis para soluções de dados.

- Experiência com infraestrutura de busca vetorial ou híbrida utilizada em sistemas de IA baseados em recuperação de informações, incluindo alimentação e manutenção de índices RAG.

- Prototipação rápida, desde um mockup até uma prova de conceito funcional em poucos dias (Streamlit).

- Experiência de colaboração com equipes de IA, software, analytics, arquitetura ou governança que consomem ou definem requisitos para os produtos de dados desenvolvidos.

Diferenciais:

- Experiência com camadas semânticas, grafos de conhecimento, ontologias ou arquiteturas corporativas de conhecimento.

- Experiência na construção de bases de dados para sistemas de agentes ou aplicações complexas de IA generativa.

- Experiência com arquiteturas de streaming em tempo real ou de alto volume.

- Experiência com pipelines de dados para Machine Learning, feature stores, conjuntos de dados de avaliação ou integração com MLOps.

- Desenvolvimento de dashboards quando necessário, com visualização de BI sobre os produtos de dados.

- Experiência em ambientes regulados, de alta segurança ou sensíveis à soberania de dados.

- Experiência em consultoria ou prestação de serviços profissionais.

O QUE FARÁ VOCÊ TER SUCESSO

- Você pensa em produtos de dados confiáveis, e não em pipelines como um fim em si mesmos.

- Você combina fundamentos sólidos de engenharia com disciplina de produção.

- Você identifica riscos de qualidade e confiabilidade dos dados antes que causem falhas em aplicações ou sistemas de IA dependentes.

- Você reconhece quando um requisito pertence à Engenharia de Dados e quando deve ser encaminhado às áreas de IA, Software, Arquitetura ou Governança.

- Você toma decisões pragmáticas sobre desempenho, escalabilidade, manutenibilidade e custo.

- Você documenta o que desenvolve e transforma padrões de dados bem-sucedidos em conhecimento reutilizável entre projetos.

NOSSOS VALORES

Inteligência Coletiva

A colaboração entre diferentes especialidades, funções e geografias nos permite combinar conhecimento e entregar respostas mais completas para os desafios dos nossos clientes.

Confiabilidade

A capacidade de entregar projetos complexos com rigor, qualidade e consistência é um dos pilares da nossa relação com clientes e parceiros.

Pragmatismo

Priorizamos impacto concreto e valor mensurável acima de discursos tecnológicos abstratos.

Espírito Empreendedor

Curiosidade, energia, autonomia e iniciativa são a base da nossa cultura e impulsionam a inovação contínua.

ABOUT KEYRUS

Na Keyrus, ajudamos as organizações a evoluir da IA experimental para a IA industrializada, de agentes isolados para sistemas orquestrados e de insights para execução.

Essa é a disciplina que chamamos de Architect of Intelligence: desenhar o sistema operacional da empresa inteligente, onde a inteligência está incorporada aos processos de negócio para criar valor sustentável.

Impulsionados pelo nosso modelo proprietário Human Orchestrated Model™ (HOM), estruturamos fundações de inteligência, governança centrada no ser humano e direcionamento de performance para criar ambientes inteligentes onde a tecnologia amplia as capacidades humanas.

Com mais de 30 anos de experiência e 2.800 colaboradores distribuídos em 28 países, ajudamos organizações a ir além da transformação, construindo empresas adaptáveis, resilientes e em constante evolução.

A IA não transforma negócios. A inteligência arquitetada transforma.

Vem fazer parte do Time Keyrus!

Para mais informações: www.keyrus.com.br

Desejamos boa sorte! 😊🚀