Senior Data Engineer

🕒 Março 17

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Marisa.Care

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51 - 200 funcionários

Fundada em 2022

🤖 Inteligência Artificial

☁️ SaaS

🤝 B2B

Artificial Intelligence • SaaS • B2B

A Marisa. Care é uma startup brasileira de healthtech que oferece uma plataforma de navegação e engajamento de pacientes, movida por inteligência artificial, para hospitais e clínicas. Sua plataforma analisa dados de pacientes e interações em tempo real (incluindo WhatsApp) para identificar riscos, recomendar exames e procedimentos, automatizar agendamentos e acompanhamentos, melhorar a adesão e os desfechos clínicos e gerar leads qualificados para cross-sell/upsell. Foca em aumentar a receita hospitalar, retenção de pacientes e eficiência operacional, ao mesmo tempo que apoia um cuidado preventivo e integrado.

Descrição

• Projetar, construir e manter pipelines de dados robustos (ETL/ELT) que alimentam tanto modelos clássicos de ML quanto sistemas RAG e LLMs em produção; • Garantir qualidade, governança e rastreabilidade de dados com boas práticas de data contracts, catalogação e versionamento de datasets e artefatos; • Estruturar e operar plataformas de MLOps — feature stores, model registry, experiment tracking, serving e monitoramento de performance em produção; • Implementar pipelines de retreinamento contínuo, drift detection e critérios objetivos de promoção e rollback de modelos com base em métricas de negócio e técnicas; • Integrar pipelines de dados e ML em fluxos CI/CD, garantindo reprodutibilidade e rastreabilidade de experimentos; • Estabelecer observabilidade sobre os dados: tracing, logs, métricas de qualidade e alertas sobre degradação de pipelines e modelos; • Colaborar ativamente com o time de IA na construção de pipelines RAG — ingestão, chunking, indexação, embeddings e buscas híbridas; • Garantir conformidade com LGPD e normas aplicáveis ao setor de saúde, aplicando boas práticas de mascaramento de dados, gestão de PII e segurança by design.

🎯 Requisitos

• Experiência sólida como Senior Data Engineer ou papel equivalente em produtos digitais de alta escala; • Domínio de Python para engenharia de dados e pipelines de ML; • Experiência com cloud platforms (Azure, AWS ou GCP) e ferramentas de orquestração de pipelines (Airflow, Prefect ou equivalentes); • Experiência com plataformas MLOps: MLflow, Databricks, SageMaker ou similares; • Sólido conhecimento em bancos de dados SQL, NoSQL e vetoriais, além de mensageria/eventos (Kafka, RabbitMQ ou equivalentes); • Familiaridade com LLMs em produção e sistemas RAG — ou forte disposição para aprender; • Conhecimento em segurança de dados, mascaramento de PII e conformidade com LGPD e normas aplicáveis ao setor de saúde; • Capacidade de atuar com autonomia, entregar com qualidade e comunicar decisões técnicas com clareza para audiências técnicas e não-técnicas.