Engenheiro(a) de Dados

Sua missão:

Buscamos um(a) Engenheiro(a) de Dados Especialista para atuar no coração da EVA, nossa assistente conversacional baseada em IA. Você será responsável por projetar, construir e evoluir os pipelines, modelos e integrações de dados que alimentam agentes inteligentes e fluxos de automação, garantindo que informação de qualidade chegue ao lugar certo, no momento certo, para que a EVA entregue experiências cada vez mais relevantes.

Quais serão suas responsabilidades:

• Modelar, desenvolver e manter pipelines de dados robustos para ingestão, transformação e disponibilização de dados estruturados e não estruturados consumidos pelos agentes da EVA.
• Projetar e implementar integrações entre sistemas legados, APIs externas e os fluxos de automação orquestrados via LangChain garantindo consistência e rastreabilidade dos dados.
• Estruturar e evoluir esquemas de banco de dados (PostgreSQL), garantindo performance em consultas complConfidencial (Apenas para Cadastrados)s, integridade referencial e boas práticas de modelagem relacional.
• Colaborar com o time de Engenharia de IA na construção de soluções orientadas a dados para alimentar modelos de linguagem (LLMs), incluidno estratégias de retrieval, chunking e enriquecimento de contexto.
• Implementar e operar soluções em ambientes cloud (GCP), incluindo orquestração de containers (Docker/Docker-Compose) e integração com pipelines CI/CD via Azure DevOps.
• Monitorar a saúde e qualidade dos dados em produção, identificando anomalias, gaps de cobertura e oportunidades de otimização nos fluxos existentes.
• Contribuir ativamente com o time de produto e engenharia na definição de requisitos técnicos de dados para novas features da EVA, atuando como referência técnica dentro da squad.

O que você precisa ter:

• Sólida experiência com TypeScript / Node.js para desenvolvimento de pipelines e integrações de dados
• Domínio avançado de SQL e PostgreSQL: modelagem, tuning, indConfidencial (Apenas para Cadastrados)ção e stored procedures
• Experiência prática com orquestração de automações via LangChain
• Familiaridade com frameworks backend como NestJS ou Fastify para construção de serviços orientados a dados
• Experiência com Docker / Docker-Compose para containerização e ambientes de desenvolvimento reproduzíveis
• Noções práticas de GCP (BigQuery, Cloud Storage, Pub/Sub ou equivalentes) e pipelines de CI/CD com Azure DevOps
• Domínio de Git e boas práticas de versionamento, code review e documentação técnica
• Capacidade de comunicação clara com times multidisciplinares e autonomia para tomada de decisões técnicas em cenários ambíguos

O que seria muito legal se você soubesse:

• Experiência com LangChain ou outros frameworks de orquestração de LLMs, especialmente construção de chains, memory e retrieval-augmented generation (RAG)
• Conhecimento em bancos de dados vetoriais (pgvector, Pinecone, Weaviate) e estratégias de embedding para busca semântica
• Familiaridade com ferramentas de qualidade de dados e observabilidade de pipelines (Great Expectations, dbt, OpenTelemetry)
• Conhecimento de práticas de LLMOps / DataOps: versionamento de dados, data lineage, monitoramento de drift e avaliação de outputs de modelos
• Experiência com bancos NoSQL (Redis, Firestore) usados como camadas de cache ou estado conversacional em sistemas de chatbot
• Atuação prévia em contextos ágeis (Scrum/Kanban) com cultura de entrega contínua e melhoria incremental

O que te tornaria um especialista para essa vaga: