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Co-criamos soluções inovadoras em parceria com nossos clientes, combinando tecnologia de ponta, inteligência artificial e a criatividade humana. Estamos na vanguarda da resolução de problemas de negócios, proporcionando impacto real em escala global.\nAo se juntar à Stefanini, você se torna parte de uma jornada global de transformação. Estamos empenhados em criar impacto positivo não apenas nos negócios, mas também na vida de nossos colaboradores. Se você procura uma oportunidade de crescimento profissional em uma empresa que valoriza inovação, respeito, autonomia e parceria, você encontra aqui!\nJunte-se a nós e seja parte da mudança!\n#LIREMOTE\n#LI-SS1\nResponsabilidades e atribuições\nResponsabilidade principal:\nGarantir a estabilidade, manutenção e evolução das soluções de dados que suportam projetos de IA\nAtividades do dia a dia:\nAnalisar e corrigir falhas em pipelines de dados\nOtimizar processos de ingestão e transformação de dados\nGarantir qualidade e integridade das informações usadas em modelos de IA\nAtuar em ambientes de alta complexidade, com arquiteturas distribuídas e governança de dados\nAssegurar conformidade com normas como a LGPD\nOrquestração: Airflow, Azure Data Factory\nProcessamento distribuído: Spark, Databricks\nBancos de dados: relacionais e NoSQL (MongoDB)\nLinguagens: Python e SQL\nRequisitos e qualificações\nExperiência com Engenharia de Dados\nAtuação com sustentação, manutenção e evolução de pipelines de dados\nConhecimento em Python e SQL\nVivência com ferramentas de orquestração, como:\nAirflow\nAzure Data Factory\nExperiência com processamento distribuído, como:\nSpark\nDatabricks\nConhecimento em bancos de dados:\nRelacionais\nNoSQL, especialmente MongoDB\nCapacidade de atuar em ambientes de alta complexidade\nConhecimento em governança de dados e LGPD\nHabilidade para trabalhar com times multidisciplinares\nForte capacidade analítica, resiliência e visão crítica\nDiferenciais\nExperiência com projetos de IA\nVivência com integração entre pipelines de dados e serviços de IA\nConhecimento em MLOps\nExperiência com:\nVersionamento de código\nObservabilidade\nInfraestrutura como código\nIntegração contínua\nParticipação na definição de padrões arquiteturais\nColaboração com cientistas de dados e engenheiros de machine learning\nExperiência com modelos:\nPreditivos\nPrescritivos\n IA generativa\nInformações adicionais\nVale-alimentação ou vale-refeição;\nDesconto em cursos, universidades e instituições de idiomas;\nAcademia Stefanini - 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