Engenheiro(a) de Dados Sênior

🕒 Junho 22

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Nimble Gravity

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51 - 200 funcionários

💼 Consultoria

📣 Marketing

📦 Logística

Consulting • Marketing • Logistics

A Nimble Gravity é uma empresa especializada em serviços de aceleração e automação em IA, que utiliza o que há de mais avançado em ciência de dados, IA generativa e tecnologias digitais para transformar desafios de negócios em oportunidades de crescimento. A companhia oferece um portfólio completo de serviços, incluindo analytics preditivo e prescritivo, estratégias de transformação digital, engenharia de software, soluções de e-commerce e otimização de CRM, com destaque para o uso de Salesforce. A Nimble Gravity é reconhecida por criar soluções impulsionadas por IA, como agentes automatizados de IA generativa e estratégias de e-commerce orientadas por dados, ajudando empresas a acelerar sua transformação digital e aprimorar a tomada de decisão.

Descrição

• Projetar, escalar e manter soluções de dados robustas. • Implementar e otimizar pipelines de dados de alto desempenho: extração, carregamento, transformação e orquestração — projetados para escalabilidade, confiabilidade, manutenibilidade e velocidade. • Promover práticas modernas de engenharia de software, como CI/CD, infraestrutura como código (Infrastructure-as-Code), conteinerização e deploys cloud-native. • Colaborar estreitamente com stakeholders de negócio para transformar casos de uso em serviços e soluções prontos para produção, assumindo a responsabilidade pelo sistema desde o conceito até a produção. • Implementar práticas rigorosas de testes e monitoramento para manter alta qualidade e integridade dos dados.

🎯 Requisitos

• Graduação (bacharelado) em área STEM ou superior, obrigatória. • Especialização/ênfase em Ciência da Computação, Matemática, Física ou outra área de engenharia, preferencial. • Mínimo de 5 anos de experiência em engenharia de dados ou disciplina relacionada, com histórico comprovado de resultados. • Expertise em Python e SQL, com sólida base em manipulação e análise de dados. • Proficiência em Databricks/PySpark e dbt para tarefas de data warehousing e transformação de dados. • Experiência com ferramentas de orquestração de workflows, por exemplo Airflow, Dagster. • Experiência com modelos de linguagem de grande porte (LLMs), especialmente prompt engineering, retrieval-augmented generation (RAG) e/ou bancos de dados vetoriais é um diferencial. • Conhecimento dos princípios fundamentais de machine learning, feature engineering e knowledge graphs é um diferencial. • Experiência demonstrada no desenho e implementação de sistemas de dados complexos desde o início. • Proficiência no manejo de projetos de dados em larga escala, incluindo limpeza de dados, ETL e recuperação de informação. • Excelentes habilidades de comunicação, tanto verbal quanto escrita, são requeridas.