• Experiência sólida com Databricks (Jobs, Clusters, Unity Catalog).
• Forte experiência na construção de pipelines de ingestão de dados (ETL/ELT).
• Experiência com processamento distribuído (Spark) em batch e streaming (Kafka, Spark Streaming, etc.).
• Vivência em cloud (AWS, Azure ou GCP).
• Familiaridade com orquestradores de workflows (Airflow, Dagster ou similares).
• Experiência prática no desenvolvimento de agentes de IA ou sistemas baseados em RAG.
• Conhecimento em LLMs (Large Language Models) e frameworks como LangChain, LlamaIndex.
• Experiência com embeddings, busca vetorial e processamento semântico.
• Vivência com Agent Frameworks (ex: LangGraph, CrewAI).
• Experiência com dados não estruturados (PDFs, documentos, HTML, logs, etc.).
• Conhecimento em bancos de dados SQL e NoSQL e modelagem de dados.
• Familiaridade com práticas de governança de dados (catálogo, linhagem, segurança).
• Pensamento crítico, autonomia e capacidade de resolver problemas complexos de forma criativa.
• Excelente comunicação, influência técnica e senso de responsabilidade.

Seria muito legal se você tivesse:

• Experiência na construção de plataformas internas de dados (Internal Data Platforms) com foco em automação e auto‑serviço.
• Vivência em práticas de DataOps e observabilidade de dados.
• Conhecimento em Infraestrutura como Código (ex: Terraform).
• Certificações em Data Engineering, Analytics Engineering ou AI Engineering.