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Estamos construindo uma inteligência artificial dentro de casa: o Jus IA tem 43% menos alucinações que IAs generalistas. Essa é a prova concreta de que aqui tecnologia não é discurso, e sustenta a nossa missão: elevar a justiça.\nLidamos com mais de 7 bilhões de documentos jurídicos e mais de 1.400 fontes de dados oficiais. É desafio de escala e precisão que poucas empresas no país enfrentam.\nSomos 670 pessoas jusbrasileiras, quase metade em engenharia e produto, espalhadas por mais de 125 cidades no Brasil e fora. O modelo é remoto: você escolhe onde viver, a vaga não muda.\nAqui, quem chama pra si o problema sem dono e entrega algo acima do esperado cresce rápido. Quem prefere o caminho óbvio, não.\nConheça nosso impacto\nsite jurídico nº1 do mundo em número de acessos\nmais de 20 milhões de usuários por mês\nmais de 7 bilhões de documentos jurídicos de interesse público\nmais de 80% dos advogados brasileiros cadastrados\n670 pessoas jusbrasileiras, quase metade em tecnologia e produto\npresença em mais de 125 cidades no Brasil e fora\nmodelo remoto: liberdade de escolher onde viver, sem perder a vaga certa\nSobre a função\nBuscamos uma pessoa Data Engineer para atuar na construção e evolução dos pipelines e arquiteturas de dados que suportam produtos, análises e decisões orientadas a dados no Jusbrasil. Essa pessoa será responsável por projetar, desenvolver e manter pipelines e sistemas de dados (ingestão, processamento e armazenamento), garantindo escalabilidade, governança e performance. O foco será transformar dados brutos em ativos analíticos confiáveis, consistentes e de alto valor ao longo de todo o ciclo de dados.\nVocê trabalhará lado a lado com Data Engineers, Analytics Engineers, Data Analysts e times de Produto, ajudando a transformar dados brutos em ativos analíticos consistentes e de alto valor para a empresa\n\n Principais responsabilidades\nProjetar e manter pipelines de ingestão e transformação de dados em larga escala (batch e streaming).\nGarantir a qualidade, confiabilidade e integridade dos dados ao longo de todo o ciclo (testes, versionamento, monitoramento).\nImplementar e evoluir arquitetura de dados em GCP (BigQuery, Cloud Storage, Pub/Sub, Composer).\nColaborar com equipes de Analytics, Produto e Engenharia para definir necessidades de dados e traduzir requisitos de negócio em soluções técnicas.\nParticipar da evolução das boas práticas de engenharia de dados e padronização interna de modelos, nomenclaturas e monitoramentos.\nHabilidades mandatórias:\nVivência no uso de ferramentas de IA no ciclo de desenvolvimento de dados, aplicando boas práticas de engenharia para acelerar desenvolvimento e escalabilidade.\nExperiência sólida com Python e SQL (preferencialmente também Java ou Scala).\nVivência com Airflow, Airbyte ou frameworks equivalentes de orquestração e replicação.\nConhecimento de modelagem de dados e boas práticas de design (Kimball, Data Vault, Medallion).\nExperiência em GCP (BigQuery, Cloud Storage, Pub/Sub, Composer, IAM).\nFamiliaridade com streaming (Kafka, Dataflow ou Beam) é diferencial.\nExperiência com infraestrutura como código (Terraform) e pipelines de CI/CD.\nMentalidade orientada a produto e colaboração multidisciplinar.\nExperiência no uso de ferramentas de IA para troubleshooting, automação operacional, análise de incidentes e aceleração de tarefas de engenharia com boas práticas de confiabilidade e observabilidade.\nDiferenciais:\nExperiência com Java ou Scala\nVivência com observabilidade 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