Estamos buscando um profissional sênior para atuar de forma abrangente em dados, machine learning e inteligência artificial aplicada.

A vaga une competências de Engenharia de Dados, ML e IA em um único papel estratégico, com atuação end-to-end desde a ingestão de dados até o deploy de modelos e agentes em produção.

Responsabilidades: — Construção e evolução de pipelines de dados com integração de múltiplas fontes — Estruturação de ambientes escaláveis e definição de boas práticas de arquitetura — Desenvolvimento de modelos preditivos com Python e frameworks como XGBoost, LightGBM e CatBoost — Implementação de MLOps com MLflow, incluindo versionamento, tracking e monitoramento contínuo — Desenvolvimento de agentes de IA e sistemas multiagentes (LLMs) com LangChain, LangGraph, CrewAI e n8n — Construção de arquiteturas RAG com embeddings e vector databases — Integração de IA com sistemas reais via APIs REST, Webhooks e deploy em cloud — Garantia de qualidade, governança, segurança e conformidade dos dados — Monitoramento de drift, métricas de negócio, custo e performance em produção — Documentação de arquitetura, fluxos e integrações.

Requisitos: — Experiência sólida com Python (pandas, numpy, scikit-learn, TensorFlow, PyTorch) — Domínio de SQL avançado e bancos de dados relacionais e não relacionais — Experiência com cloud: AWS, Azure ou GCP — Vivência em plataformas de dados modernas: Databricks, Snowflake, Data Lakes, Lakehouse — Domínio de ETL/ELT com Airflow e dbt — Experiência com LLMs, agentes autônomos e arquiteturas RAG em produção — Conhecimento em estatística, probabilidade e álgebra linear.