A Leega é uma empresa focada no atendimento eficiente e inovador em seus clientes.
Isso não poderia ser diferente com o nosso principal combustível: as pessoas!
Nossa cultura é inspiradora e nossos valores estão presentes no dia a dia: ética e transparência, excelência de qualidade, trabalho em equipe, responsabilidade econômica, social e ambiental, relações humanas e credibilidade.
Buscamos profissionais inovadores que sejam movidos por desafios e focados em resultados.
Se você busca uma empresa dinâmica e parceira e que investe em seus colaboradores através de capacitação constante, a Leega é o lugar para você!
>> A LEEGA É PARA TODOS, ficaremos muito felizes em ter você em nosso time. Venha fazer parte da nossa história e da construção do nosso futuro.
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Responsabilidades e atribuições
A área de Engenharia de Dados com foco em Inteligência Artificial (IA) é responsável por projetar, implementar e otimizar a infraestrutura de dados que suporta soluções de IA e aprendizado de máquina (ML) dentro da vertical no cliente. Isso inclui garantir a disponibilidade, a qualidade e a segurança dos dados, facilitando a criação de modelos preditivos e soluções baseadas em IA que impulsionam a tomada de decisões estratégicas da Cia.
Seus principais desafios serão:
- Compreender as necessidades do negócio e requisitos de IA: Colaborar com stakeholders e cientistas de dados para entender como a IA pode agregar valor e traduzir essas necessidades em soluções técnicas.
- Participar de discussões baseadas em dados e IA: Contribuir com insights e soluções de engenharia para desafios de dados e IA.
- Trabalhar em sinergia com times de cientistas de dados, engenheiros de software e arquitetos de dados para garantir soluções escaláveis de IA.
- Ingestão e transformação de dados para o data lake e Feature Store: Implementar pipelines de dados que alimentem o data lake e as Feature Stores, garantindo a disponibilidade de features reutilizáveis para os modelos de IA.
- Análise e organização de dados brutos: Realizar a limpeza, a padronização e o enriquecimento dos dados para que estejam prontos para uso em projetos de IA.
- Desenvolver e apoiar a operacionalização de modelos de IA e ML: Facilitar a transição dos modelos desenvolvidos por cientistas de dados para ambientes de produção, garantindo automação e estabilidade dos pipelines de inferência.
- Construir e manter pipelines de dados e workflows de IA: Projetar pipelines de ponta a ponta, desde a coleta de dados até a disponibilização de features para modelos em produção.
- Conduzir análises complexas e monitorar a qualidade dos dados: Monitorar a qualidade, a completude e a integridade dos dados utilizados para IA.
- Colaborar com cientistas de dados e arquitetos em projetos de IA: Trabalhar lado a lado para assegurar a escalabilidade e a eficiência dos sistemas de IA e a entrega contínua de valor.
Requisitos e qualificações
- Experiência na construção de pipelines de dados otimizados para projetos de inteligência artificial (IA), com foco em ingestão, transformação e preparação de dados.
- ETL e ELT para Modelagem de Dados de IA:
- Conhecimento em processos de ETL/ELT voltados para a ingestão de grandes volumes de dados para aplicações de ML/IA.
- Linguagens: Python (imprescindível).
- Frameworks de I: TensorFlow, PyTorch, Scikit-Learn.
- Scripting: Bash/Shell para automação de fluxos de trabalho.
- Experiência comprovada em definição de plataforma e processos e HandsON com IA;
- Experiência comprovada em Google Gemini;
- Experiência comprovada em DialogFlow (Minimo 3 anos);
- Experiência comprovada em LangGraph;
- Experiência comprovada em LiteLLM;
- Experiência comprovada em ApiGee;
- Conhecimento Comprovado em Desenvolvimento de API em Python (Mínimo 3 Anos);
- Experiência com ferramentas para CI/CD e automação de fluxos de machine learning, como MLflow, DVC e Kubeflow.
- Familiaridade com ferramentas de monitoramento e validação de dados, Cloud Logging, Cloud Monitoring, Dynatrace ou Datadog.
- Airflow, Luigi ou Prefect para a orquestração de pipelines de ML/IA.
- Conhecimento em SQL e NoSQL (BigQuery, redshift, MongoDB, Cassandra, Redis).
- Capacidade de gerenciar Data Lakes para preparação de dados de IA, com foco em AWS (S3) e GCP (BigQuery e Dataplex).
- Conhecimento em Feature Stores (ex: Vertex AI Feature Store, AWS SageMaker Feature Store ou Tecton).
- GCP: Experiência com BigQuery, Dataflow, Pub/Sub, Dataproc, Cloud Run, Composer, Vertex AI, Cloud Functions e Dataplex.
- Docker e Kubernetes para execução e orquestração de modelos de IA/ML.
- Conhecimento em Terraform e CloudFormation para provisionar a infraestrutura necessária para os fluxos de IA/ML.
- Machine Learning e Inteligência Artificial
- Capacidade de colaborar com Cientistas de Dados para preparar conjuntos de dados para modelos de IA, garantindo alta qualidade e performance.
- Implementação de pipelines automatizados para treinamento, validação, deployment e monitoramento de modelos de IA (Apache Spark e MLFlow)
- Capacidade de definir e gerenciar repositórios de features para modelos de IA (Feature Engineering).
- Experiência de trabalho com metodologias ágeis (Scrum/Kanban).
- Capacidade de entender requisitos de negócio e convertê-los em soluções técnicas para IA.
Conhecimentos Complementares
- Privacidade e Segurança de Dados: Conhecimento de LGPD/GDPR para garantir conformidade regulatória no tratamento de dados para IA.
Informações adicionais
- Modelo de atuação: Remoto
Etapas do processo
- Etapa 1: Cadastro
- Etapa 2: Mapeamento Comportamental
- Etapa 3: Avaliação de Perfil
- Etapa 4: Entrevista Gestor
- Etapa 5: Entrevista Cliente
- Etapa 6: Contratação
Onde a inteligência humana amplifica o poder dos dados
Na Leega, não entregamos apenas linhas de código ou dashboards. Transformamos desafios tecnológicos complexos em impacto real. Com mais de 15 anos de estrada, unimos a profundidade da experiência humana à velocidade da Inteligência Artificial para criar soluções que mudam negócios e, acima de tudo, melhoram a vida das pessoas.
Somos uma consultoria de tecnologia, agnóstica e estratégica. Com escritórios no Brasil e na Europa, nosso time de mais de 580 talentos multidisciplinares vive e respira o ecossistema de Data Analytics, Cloud e IA. Dominamos a base, da Governança à Engenharia, para garantir que a tecnologia não seja apenas uma ferramenta, mas uma vantagem competitiva sustentável para os maiores players do mercado.