Engenheiro de IA / GCP / LangGraph

A Leega é uma empresa focada no atendimento eficiente e inovador em seus clientes. Isso não poderia ser diferente com o nosso principal combustível: as pessoas! Nossa cultura é inspiradora e nossos valores estão presentes no dia a dia: ética e transparência, excelência de qualidade, trabalho em equipe, responsabilidade econômica, social e ambiental, relações humanas e credibilidade. Buscamos profissionais inovadores que sejam movidos por desafios e focados em resultados. Se você busca uma empresa dinâmica e parceira e que investe em seus colaboradores através de capacitação constante, a Leega é o lugar para você! **\>\> A LEEGA É PARA TODOS, ficaremos muito felizes em ter você em nosso time. Venha fazer parte da nossa história e da construção do nosso futuro.** Cadastre\-se agora mesmo em nossas vagas! **Responsabilidades e atribuições** A área de Engenharia de Dados com foco em Inteligência Artificial (IA) é responsável por projetar, implementar e otimizar a infraestrutura de dados que suporta soluções de IA e aprendizado de máquina (ML) dentro da vertical no cliente. Isso inclui garantir a disponibilidade, a qualidade e a segurança dos dados, facilitando a criação de modelos preditivos e soluções baseadas em IA que impulsionam a tomada de decisões estratégicas da Cia. **Seus principais desafios serão:** * Compreender as necessidades do negócio e requisitos de IA: Colaborar com stakeholders e cientistas de dados para entender como a IA pode agregar valor e traduzir essas necessidades em soluções técnicas. * Participar de discussões baseadas em dados e IA: Contribuir com insights e soluções de engenharia para desafios de dados e IA. * Trabalhar em sinergia com times de cientistas de dados, engenheiros de software e arquitetos de dados para garantir soluções escaláveis de IA. * Ingestão e transformação de dados para o data lake e Feature Store: Implementar pipelines de dados que alimentem o data lake e as Feature Stores, garantindo a disponibilidade de features reutilizáveis para os modelos de IA. * Análise e organização de dados brutos: Realizar a limpeza, a padronização e o enriquecimento dos dados para que estejam prontos para uso em projetos de IA. * Desenvolver e apoiar a operacionalização de modelos de IA e ML: Facilitar a transição dos modelos desenvolvidos por cientistas de dados para ambientes de produção, garantindo automação e estabilidade dos pipelines de inferência. * Construir e manter pipelines de dados e workflows de IA: Projetar pipelines de ponta a ponta, desde a coleta de dados até a disponibilização de features para modelos em produção. * Conduzir análises complexas e monitorar a qualidade dos dados: Monitorar a qualidade, a completude e a integridade dos dados utilizados para IA. * Colaborar com cientistas de dados e arquitetos em projetos de IA: Trabalhar lado a lado para assegurar a escalabilidade e a eficiência dos sistemas de IA e a entrega contínua de valor. **Requisitos e qualificações** * Experiência na construção de pipelines de dados otimizados para projetos de inteligência artificial (IA), com foco em ingestão, transformação e preparação de dados. * ETL e ELT para Modelagem de Dados de IA: * Conhecimento em processos de ETL/ELT voltados para a ingestão de grandes volumes de dados para aplicações de ML/IA. * Linguagens: Python (imprescindível). * Frameworks de I: TensorFlow, PyTorch, Scikit\-Learn. * Scripting: Bash/Shell para automação de fluxos de trabalho. * **Experiência comprovada em Google Gemini;** * **Experiência comprovada em DialogFlow (Minimo 3 anos);** * **Experiência comprovada em LangGraph;** * **Experiência comprovada em LiteLLM;** * **Experiência comprovada em ApiGee;** * **Conhecimento Comprovado em Desenvolvimento de API em Python (Mínimo 3 Anos);** * Experiência com ferramentas para CI/CD e automação de fluxos de machine learning, como MLflow, DVC e Kubeflow. * Familiaridade com ferramentas de monitoramento e validação de dados, Cloud Logging, Cloud Monitoring, Dynatrace ou Datadog. * Airflow, Luigi ou Prefect para a orquestração de pipelines de ML/IA. * Conhecimento em SQL e NoSQL (BigQuery, redshift, MongoDB, Cassandra, Redis). * Capacidade de gerenciar Data Lakes para preparação de dados de IA, com foco em AWS (S3\) e GCP (BigQuery e Dataplex). * Conhecimento em Feature Stores (ex: Vertex AI Feature Store, AWS SageMaker Feature Store ou Tecton). * GCP: Experiência com BigQuery, Dataflow, Pub/Sub, Dataproc, Cloud Run, Composer, Vertex AI, Cloud Functions e Dataplex. * Docker e Kubernetes para execução e orquestração de modelos de IA/ML. * Conhecimento em Terraform e CloudFormation para provisionar a infraestrutura necessária para os fluxos de IA/ML. * Machine Learning e Inteligência Artificial * Capacidade de colaborar com Cientistas de Dados para preparar conjuntos de dados para modelos de IA, garantindo alta qualidade e performance. * Implementação de pipelines automatizados para treinamento, validação, deployment e monitoramento de modelos de IA (Apache Spark e MLFlow) * Capacidade de definir e gerenciar repositórios de features para modelos de IA (Feature Engineering). * Experiência de trabalho com metodologias ágeis (Scrum/Kanban). * Capacidade de entender requisitos de negócio e convertê\-los em soluções técnicas para IA. **Conhecimentos Complementares** * Privacidade e Segurança de Dados: Conhecimento de LGPD/GDPR para garantir conformidade regulatória no tratamento de dados para IA. **Informações adicionais** * **Modelo de Atuação: Híbrido 3x na semana (Zona Sul/SP)** Na Leega, não entregamos apenas linhas de código ou dashboards. Transformamos desafios tecnológicos complexos em impacto real. Com mais de 15 anos de estrada, unimos a profundidade da experiência humana à velocidade da Inteligência Artificial para criar soluções que mudam negócios e, acima de tudo, melhoram a vida das pessoas. Somos uma consultoria de tecnologia, agnóstica e estratégica. Com escritórios no Brasil e na Europa, nosso time de mais de 580 talentos multidisciplinares vive e respira o ecossistema de Data Analytics, Cloud e IA. Dominamos a base, da Governança à Engenharia, para garantir que a tecnologia não seja apenas uma ferramenta, mas uma vantagem competitiva sustentável para os maiores players do mercado.