Engenheiro(a) de Dados e IA Pleno N/I NOVO

Responsabilidades e atribuições:

• Desenvolver e evoluir agentes de IA responsáveis por etapas específicas do harness de dados, desde a especificação do caso de uso até a exposição dos ativos.

• Projetar a orquestração entre múltiplos agentes especializados, garantindo handoff eficiente, contexto compartilhado e coerência em toda a esteira de dados.

• Integrar agentes com ecossistemas corporativos e plataformas de dados via protocolo MCP e APIs, conectando ferramentas como Jira, Unity Catalog, Databricks Apps e GitHub.

• Colaborar com os times de Engenharia de Dados, MLOps e Governança para assegurar que os agentes respeitem guardrails, regras de acesso e o tratamento correto de dados sensíveis (PII/PCI).

• Contribuir para a definição técnica da fronteira entre skills e agentes na arquitetura da solução, participando da elaboração de Architecture Decision Records (ADRs).

• Instrumentar e monitorar o comportamento dos agentes de dados em produção, acompanhando logs, observabilidade e a qualidade das respostas geradas.

• Traduzir necessidades de negócio junto às áreas solicitantes em especificações estruturadas e acionáveis pelos agentes de IA.

• Experiência sólida em Python, com foco em desenvolvimento de aplicações orientadas a dados e integrações via API.

• Domínio dos fundamentos de Engenharia de Dados, incluindo pipelines de dados, processos de ETL/ELT, qualidade e catalogação de dados.

• Vivência com Grandes Modelos de Linguagem (LLMs), incluindo técnicas de engenharia de prompt e avaliação de qualidade de respostas.

• Conhecimento do protocolo MCP (Model Context Protocol) ou facilidade comprovada para rápida assimilação de novos protocolos de integração.

• Experiência integrando serviços a APIs externas e sistemas corporativos.

• Experiência com controle de versão em Git/GitHub e aplicação de práticas de CI/CD.

• Inglês técnico para leitura de documentação técnica e utilização de ferramentas de IA.

Diferenciais:

• Experiência na construção de sistemas multiagentes aplicados a dados, utilizando frameworks como LangChain, LangGraph, CrewAI ou AutoGen.

• Vivência prática na plataforma Databricks (Unity Catalog, Databricks Apps, Genie Spaces) ou plataformas de dados em nuvem equivalentes.

• Conhecimentos em MLOps (MLflow), governança de dados e IA, guardrails, auditoria e conceitos de Data Mesh.

• Atuação prévia em projetos no setor financeiro ou no segmento de meios de pagamento.