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Vidmob

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201 - 500 funcionários

🤖 Inteligência Artificial

Advertising • Artificial Intelligence • Analytics

A Vidmob é uma empresa especializada em analytics de dados criativos, oferecendo ferramentas e soluções robustas para times de marca, criação, mídia e agências. A empresa utiliza mais de 40 modelos de IA proprietários e analisa trilhões de elementos criativos para aprimorar as decisões em criação e mídia. A Vidmob oferece serviços como pontuação de criativos (creative scoring), creative analytics e exportações, além de Medição de Diversidade e integração com GenAI (IA generativa). Faz parceria com as principais plataformas de anúncios para aumentar a eficácia criativa e o ROI de mídia, ajudando marcas a alcançar melhores métricas de performance, como taxas de cliques (CTR) e taxas de visualização (VTR) mais altas. A Vidmob é reconhecida por diversos prêmios de prestígio por inovação e criatividade em publicidade e mídia.

Descrição

• Liderar o design e desenvolvimento de sistemas de dados que suportem analytics, produtos de ML/AI, relatórios, APIs, integrações e produtos de dados voltados ao cliente. • Conduzir ingestão, transformação, modelagem, validação, linhagem, publicação e disponibilização de dados relacionados aos dados criativos, de mídia, de clientes, de saídas de modelos e de desempenho da Vidmob. • Arquitetar pipelines batch e near-real-time que sejam escaláveis, observáveis, reexecutáveis e custo-eficientes. • Fazer parceria com Data Science para transformar modelos, scores, embeddings, prompts, avaliações e resultados experimentais em produtos de dados confiáveis em produção e funcionalidades voltadas ao cliente. • Construir fundações de dados para produtos impulsionados por IA usando LLMs, VLMs, análise multimodal, fluxos de trabalho com agentes e aprendizado por reforço. • Estabelecer boas práticas para contratos de dados, design de pipelines, testes, revisões, observabilidade e prontidão para produção. • Construir conjuntos de dados governados e padrões de disponibilização que suportem dashboards, APIs, exportações, integrações com parceiros, fluxos de trabalho de ML, benchmarks e casos de uso prontos para agentes. • Construir fluxos de dados confiáveis com plataformas de anúncios, DSPs, parceiros de mensuração, sistemas criativos, ambientes de clientes e superfícies de produto internas. • Influenciar decisões de longo prazo sobre ferramentas, armazenamento, frameworks de processamento, padrões de disponibilização, governança e estrutura de custos.

🎯 Requisitos

• 8+ anos em engenharia de dados, engenharia de plataforma de dados ou engenharia de analytics em ambientes de SaaS, plataformas, AdTech, MarTech, marketplace ou outros ambientes com alto volume de dados. • Experiência profunda com tecnologias modernas de data warehouse, lakehouse, orquestração e transformação, incluindo Snowflake, Databricks e BigQuery, assim como bancos relacionais e NoSQL. • SQL em nível de produção e fortes habilidades de programação em Python, Scala, Java ou linguagens similares. Typescript é um diferencial. • Experiência no design de sistemas de processamento em batch, incremental e near-real-time em larga escala. • Experiência no design de pipelines de processamento de alto volume e na arquitetura ao redor desses pipelines. • Experiência em construir ou suportar produtos em produção alimentados por ML ou IA, idealmente incluindo LLMs, VLMs, embeddings, sistemas de recomendação ou produtos de dados multimodais. • Forte capacidade de colocar modelos em produção, monitorar saídas de modelos, construir loops de feedback e tornar trabalhos experimentais confiáveis em escala de produto. • Experiência em implementar práticas de validação, monitoramento, linhagem, alertas, resposta a incidentes e confiança de dados para pipelines críticos e fluxos de trabalho de saída de modelos. • Você usa ativamente ferramentas de IA para acelerar desenvolvimento, testes, documentação, descoberta de dados, análise de causa raiz e fluxos operacionais. • Você sabe quando construir padrões reutilizáveis de plataforma, quando entregar correções táticas e como evitar que trabalhos pontuais se tornem arquitetura permanente. • Excelência em comunicação escrita e disciplina na criação de artefatos. Capacidade de explicar arquitetura, riscos de qualidade de dados e trade-offs de forma clara para audiências técnicas e não técnicas. • Familiaridade com AdTech, MarTech, APIs de plataforma, produtos alimentados por ML ou produtos de analytics voltados ao cliente é um grande diferencial. • Inglês escrito e falado nível B2 ou superior exigido. • Você é responsável por resultados, não apenas por pipelines.

🏖️ Benefícios

• Viagens internacionais periódicas dentro da LATAM ou para os EUA serão exigidas.