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Engenheiro de Dados Pl

icon building Empresa : Spassu
icon briefcase Tipo de Emprego : Periodo Integral

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Descrição do Emprego - Engenheiro de Dados Pl

Curte tecnologia,
inovação e tem agilidade no DNA?


Então talvez
você tenha acabado de encontrar o seu próximo desafio!

Na Spassu,
estamos com um projeto incrível no ar — e ele está prontíssimo para
receber profissionais com aquele algo a mais.

Se você é
Engenheiro de Dados Pl, tem perfil inquieto, gosta de aprender e
quer crescer junto com uma empresa que valoriza ideias novas, vem
com a gente!

Aqui, você vai
encontrar espaço para expandir seus conhecimentos, aplicar seu talento
e fazer parte de algo realmente significativo, inscreva -se e venha
transformar com a Spassu!

Os CV's
permanecerão em poder da empresa enquanto perdurar o processo seletivo
e pelo período adicional de 6 meses, para eventuais processos
seletivos futuros, em atendimento a Lei Geral de Proteção de Dados.

PRINCIPAIS
ATIVIDADES: Responsável pelos processos de sustentação e projetos de
sistemas da área de inteligência artificial, incluindo documentação,
desenvolvimento de aplicações de IA, integração de IA em sistemas
existentes, desenvolvimento de infraestrutura de IA, análise de dados
e descoberta de insights, manutenção e suporte contínuo, treinamento e
capacitação, projetos de desenvolvimento, manutenção evolutiva,
manutenção adaptativa, migração de dados, manutenções corretivas,
apurações especiais e suporte.

• Projetar,
implementar e manter pipelines de dados para ingestão, processamento,
armazenamento e análise de dados em grande escala;
• Desenvolver e
otimizar bancos de dados, data warehouses e sistemas de
processamento de dados distribuídos para garantir desempenho,
escalabilidade e confiabilidade;
• Implementar
políticas de segurança de dados, garantindo o acesso autorizado e a
proteção dos dados sensíveis;
• Automatizar
processos de ETL (Extract, Transform, Load) para integrar dados de
várias fontes e garantir consistência e qualidade dos dados;
• Colaborar com
equipes multidisciplinares para entender requisitos de dados e
implementar soluções que atendam às necessidades da organização;
• Monitorar o
desempenho e a integridade dos sistemas de dados, identificando e
resolvendo problemas de forma proativa;
• Ficar
atualizado com as últimas tecnologias e tendências em engenharia de
dados, contribuindo para a evolução contínua das práticas e
ferramentas de dados;
• Implantar
esteira de entregas contínuas utilizando Metodologias Ágeis como o DEVOPS;
• Elaborar
relatórios de acompanhamento para a administração do cliente.


Requisitos


Graduação em
Ciência da Computação, Engenharia da Computação, Sistemas de
Informação ou áreas relacionadas a tecnologia da informação ou
pós -graduação (especialização, mestrado ou doutorado) em Tecnologia da
Informação ou Análise de Dados, de no mínimo 360 (trezentos e
sessenta) horas, em curso reconhecido pelo MEC.

Certificação
não requerido.

Experiência
desejável: 03 anos em Atuação na área de tecnologia da informação em
desenvolvimento, manutenção de sistemas, análise de dados,
administração de banco de dados, ou áreas afins; Experiência no
desenvolvimento de projetos com aplicação de IA (Machine Learning,
Deep Learning e/ou IA Generativa); Experiência prática comprovada em
projetos de engenharia de dados preferencialmente em um ambiente
corporativo ou industrial; Experiência em linguagens de programação
como Python, Java, Scala, e em ferramentas de
scripting para
automação de tarefas.


Conhecimento em
Forte compreensão de conceitos de banco de dados, arquiteturas de
dados distribuídos e ferramentas de processamento de dados, como
Hadoop, Spark, Kafka, entre outros; Conhecimento em sistemas de
gerenciamento de bancos de dados relacionais (SQL) e não relacionais
(NoSQL), como MySQL, PostgreSQL, MongoDB, Cassandra, entre outros;
Familiaridade
com ferramentas de orquestração de fluxo de trabalho, como Airflow,
Luigi, Azkaban, entre outros; Capacidade de trabalhar em ambientes
de nuvem, como AWS, Azure, Google Cloud Platform, e
conhecimento em
serviços de dados oferecidos por essas plataformas; Conhecimento em
bibliotecas populares de ciência de dados e machine learning, como Pandas,
NumPy,
Scikit -learn, TensorFlow, Keras, PyLearn2, entre outras; Entendimento
de conceitos de Inteligência Artificial, Inteligência Artificial
Generativa e Machine
Learning;
Capacidade de trabalhar com grandes conjuntos de dados, estruturados e
não estruturados,
incluindo
ferramentas para big data; Capacidade de integrar serviços de IA
pré -treinados, como reconhecimento de imagem, processamento de
linguagem natural ou recomendação, Inteligência Artificial generativa
por meio de APIs; Familiaridade com metodologias ágeis (Scrum/Kanban)
e práticas de desenvolvimento de software.


Benefícios

Plano de Saúde

Seguro de Vida

Vale Alimentação ou Refeição

Vale Transporte

WellHub Gympass




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