Requisitos:

• Experiência sólida c/ modelagem de dados e ETL, incluindo frameworks como Apache Airflow, Data Factory ou Spark;
• Domínio de bancos de dados SQL (PostgreSQL, MySQL) e NoSQL (MongoDB, Redis, Cassandra)
• Conhecimento em VectorDB, como Qdrant, é considerado diferencial importante;
• Experiência com arquiteturas de big data e processamento distribuído;
• Conhecimento em Python (Pandas, PySpark) e ferramentas de MLOps (MLflow, Kubeflow, Vertex AI);
• Experiência com serviços de cloud computing (AWS, Azure, GCP ou OCI);
• Familiaridade com contenedores e orquestração (Docker, Kubernetes);
• Experiência com segurança e governança de dados.

Diferenciais:

• Experiência com engenharia de dados aplicada à IA generativa e modelos LLM;
• Conhecimento em arquiteturas orientadas a eventos (Kafka, RabbitMQ);
• Experiência em infraestrutura como código (Terraform, CloudFormation);
• Certificações em engenharia de dados e cloud computing.