Resumo: Esta função envolve a construção de plataformas de software robustas e escaláveis para ingestão, limpeza e entrega de dados de alta qualidade para modelos de IA em uma empresa orientada pela tecnologia. Pontos principais: 1. Oportunidade de construir uma infraestrutura inteligente para produtos GenAI e LLM 2. Foco na mentalidade DataOps com automação, observabilidade e confiabilidade 3. Patrocínio para certificações AWS e orientação de Arquitetos Principais A Efficio é a maior consultoria de compras do mundo, mas estamos nos transformando em uma empresa orientada pela tecnologia. Estamos migrando de uma abordagem "baseada em dados" para uma abordagem "orientada por dados", construindo a infraestrutura inteligente que impulsionará nossos novos produtos GenAI e LLM. Como Engenheiro de Dados na Equipe de Produto, você não se limitará à geração de relatórios. Você desenvolverá o código responsável pela ingestão, limpeza e entrega de dados de alta qualidade para nossos modelos de IA. Trata-se de uma função destinada a um engenheiro que deseja ir além de "scripts" e aprender a construir plataformas de software robustas e escaláveis. **Nossa cultura de engenharia:** Operamos com uma mentalidade DataOps, focando em automação, observabilidade e confiabilidade. Não simplesmente "entregamos" código para a equipe de DevOps; assumimos a propriedade integral de nossos pipelines. Investimos significativamente no seu crescimento, oferecendo patrocínio para certificações AWS e orientação de nossos Arquitetos Principais para ajudá-lo a dominar a infraestrutura como código (Infrastructure-as-Code). **Quais serão suas responsabilidades?** --------------------------- * Colaborar no projeto de infraestrutura em nuvem escalável, utilizando Terraform para provisionar recursos da AWS (ECS, Lambda, S3), com foco em resiliência e reprodutibilidade. * Desenvolver aplicações Python de alto desempenho e facilmente mantíveis, caracterizadas por gerenciamento rigoroso de dependências, tratamento abrangente de erros e alta cobertura de testes. * Assumir a responsabilidade por todo o ciclo de vida dos dados: desde a ingestão até o consumo; projetando as camadas de API e a infraestrutura necessária para integrar a GenAI à produção. * 2–5 anos de experiência prática em Engenharia de Dados ou Engenharia de Software Backend. * Você se sente confortável escrevendo funções Python, manipulando dados JSON/API e utilizando bibliotecas como Pandas/PyArrow. Você compreende a diferença entre um "script" e um "módulo de software". * Experiência com SQL e compreensão do funcionamento de bancos de dados (chaves primárias, junções, tipos de dados). * Você prefere escrever código a utilizar ferramentas ETL de arrastar e soltar. * Você está ansioso para aprender práticas DataOps (Docker, Git, CI/CD). * Experiência com AWS (ou provedores de nuvem equivalentes) e familiaridade com conceitos de infraestrutura como código (IaC, como Terraform), além de disposição para adotar esses padrões, são essenciais. * Experiência em implantar LLMs ou trabalhar com arquiteturas RAG. * Experiência com FastAPI ou no desenvolvimento de APIs voltadas ao fornecimento de dados. * Formação em SRE ou DevOps.