• Experiência sólida em engenharia de dados;
• Conhecimento em Python e/ou PySpark;
• Experiência com Databricks e Spark (batch e/ou streaming);
• Experiência com pipelines de dados (ETL/ELT);
• Modelagem de dados (Data Lake / Lakehouse);
• Experiência com dados não estruturados (documentos, textos, etc.);
• Integração e consumo de APIs;
• Capacidade de atuar com autonomia na construção de pipelines;
• Conhecimento em arquitetura moderna de dados;
• Experiência com processamento e preparação de dados para IA;
• Atuação em ambientes complexos com múltiplas integrações;
• Ter uma das certificações a seguir: Microsoft DevOps Engineer Expert; AWS Developer; Google Cloud Architect; Azure Developer Associate; IBM Cloud ou variações ou ITIL 4 Foundation;

Requisitos desejáveis

• Experiência com RAG (Retrieval-Augmented Generation);
• Conhecimento em embeddings e bancos vetoriais;
• Experiência com chunking de documentos;
• Vivência com LangChain ou frameworks similares;
• Conhecimento em OpenAI, Azure OpenAI ou outros LLMs;
• Conhecimento em indexação semântica e busca vetorial;
• Experiência com ingestão de documentos corporativos (PDF, Word, HTML);
• Vivência com pipelines de dados voltados para IA;
• Experiência em ambientes corporativos complexos ou projetos de grande porte.