Engenheiro(a) de Dados de IA III

🕒 Agosto 26

🇧🇷 Brasil – Remoto

⏰ Tempo Integral

🟡 Pleno

🟠 Sênior

🚰 Engenheiro de Dados

👻 Score fantasma 11%

O que significa: quão provável esta vaga está aberta sem contratação ativa.Como ler: 60% ou mais significa que achamos que é uma vaga fantasma. Pontuações mais baixas preocupam menos.Como pontuamos: tempo em aberto, republicações, vagas abertas vs tamanho do time, rapidez para fechar vagas, e se o salário está divulgado.Observação: é uma estimativa de dados públicos, não um julgamento da empresa. Vagas reais podem ter pontuação alta, então use como uma dica, não como um fato.

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Rimini Street

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1001 - 5000 funcionários

Fundada em 2005

💼 Consultoria

🏥 Saúde

📦 Logística

Consulting • Healthcare • Logistics

Rimini Street é líder global em suporte e serviços para software empresarial, fornecendo soluções de suporte de ponta a ponta para sistemas de missão crítica. A empresa é especializada em reduzir custos de suporte, preencher lacunas de competências tecnológicas e oferecer orientação estratégica de roadmap para prolongar a vida útil dos investimentos em ERP e impulsionar o crescimento dos negócios. Com ofertas que incluem serviços gerenciados e profissionais, soluções de segurança, interoperabilidade e serviços de conformidade, a Rimini Street dá suporte a softwares empresariais amplamente utilizados, como Oracle, SAP, Salesforce, Microsoft e outros. Ao aproveitar sua ampla equipe interna de engenharia, a Rimini Street oferece aos clientes um suporte incomparável, garantindo altos níveis de satisfação e redução de custos.

Descrição

• Construir a camada de conhecimento da Agentic ERP Platform da Rimini Street • Projetar e desenvolver pipelines de RAG que recuperem contexto relevante para as respostas de agentes de IA • Implementar pipelines de chunking, recuperação híbrida, reformulação de consultas, avaliação de recuperação e reranking • Implementar e gerenciar armazenamento vetorial com PostgreSQL e pgvector • Avaliar modelos de embeddings e desenvolver pipelines escaláveis de embeddings • Implementar indexação incremental e arquiteturas vetoriais multi-tenant • Monitorar e otimizar latência, precisão e utilização de recursos da busca vetorial • Ingerir conhecimento do Salesforce, ServiceNow, repositórios de documentação, arquivos de e-mail e logs de transações de ERP • Desenvolver processos de ETL para limpar, normalizar e enriquecer dados brutos • Desenvolver pipelines de extração de PDF, análise de HTML e normalização de dados estruturados • Desenvolver conectores para Salesforce, ServiceNow, SharePoint e Confluence • Implementar monitoramento de qualidade de dados, alertas e rastreamento de linhagem • Projetar a arquitetura de conhecimento com base no modelo Four-Spoke • Desenvolver knowledge graphs, modelos de relacionamento e taxonomias de metadados • Projetar estratégias de versionamento do conhecimento e ciclos de feedback para melhoria contínua • Integrar com o Snowflake e desenvolver pipelines entre sistemas operacionais, Snowflake e armazenamentos vetoriais • Implementar padrões seguros de acesso a dados, respeitando o isolamento dos clientes • Projetar a sincronização entre o data warehouse em cloud e os sistemas de recuperação em tempo real • Otimizar padrões de consulta para processamento econômico em grande escala • Reportar-se ao(à) Diretor(a) Sênior de Engenharia • Colaborar com Engenheiros(as) de GenAI e explicar decisões de arquitetura de dados a stakeholders técnicos e não técnicos

🎯 Requisitos

• Mais de 5 anos de experiência em engenharia de dados • Pelo menos 1 a 2 anos de experiência focada em pipelines de dados de IA/ML ou sistemas de RAG • Experiência prática na construção e otimização de pipelines de RAG em ambientes de produção • Forte experiência com bancos de dados vetoriais, embeddings e busca por similaridade • Experiência com pipelines de ETL/ELT e integração de dados provenientes de diversos sistemas de origem • Experiência em produção com PostgreSQL e processamento de dados baseado em SQL • Conhecimentos em Python para processamento de dados e desenvolvimento de pipelines • Python para engenharia de dados: pandas, pipelines de processamento de dados e programação assíncrona • PostgreSQL com domínio avançado de SQL, incluindo JSONB, busca full-text e extensões • Experiência com bancos de dados vetoriais e embeddings, incluindo pgvector ou similares • Conhecimento de conceitos de RAG: estratégias de chunking, modelos de embeddings, métodos de recuperação e reranking • Experiência com padrões de ETL/ELT e ferramentas de orquestração como Airflow, Dagster ou Prefect • Modelagem de dados para casos de uso relacionais e orientados a documentos • Controle de versão com Git e práticas de CI/CD para pipelines de dados • Conhecimento de integração com APIs REST ou GraphQL para extração de dados • Inglês fluente, escrito e falado • Desejável graduação ou mestrado em Ciência da Computação, Ciência de Dados ou área relacionada • Experiência em empresas de software corporativo ou plataformas B2B SaaS • Conhecimentos em recuperação de informação, sistemas de busca ou NLP • Certificações em Snowflake, AWS Data Engineering ou similares • Contribuições para projetos open source de dados ou IA/ML

🏖️ Benefícios

• Remuneração, bônus e benefícios compatíveis com as habilidades de profissionais de alto desempenho • Viagens mínimas; viagens ocasionais para reuniões da equipe ou treinamentos • Ambiente de trabalho remoto • Ambiente diverso e inclusivo • Igualdade de oportunidades de emprego • Participação nas iniciativas comunitárias e filantrópicas da Rimini Street Foundation