EndereçoPrincipais atividades Criar e dar manutenção nas features store (books de variáveis) utilizados pelo time Data Science. Desenvolvimento e sustentação de serviços para automação de criação de feature store. Construção de mecanismos que garantam a integridade, escalabilidade, performance e governança dos dados no processo de geração de features para modelos de ml. Participar na definição e implementação da arquitetura dos serviços mantidos pela equipe. Atuar em equipes de desenvolvimento que utilizam métodos ágeis. Participar da análise e definição de implementação de solução para processamento distribuido e massivo De Dados. Manter e desenvolver funcionalidades da plataforma De Dados especificamente em produto para construção de feature store/feature engineering. Construção de serviços, microsserviços e produtos que atendam às necessidades dos times de ciência De Dados da organização, tanto do ponto de vista da engenharia De Dados quanto de integração com uma plataforma de MLOps. Avaliar novas tecnologias e frameworks de mercado para melhoria contínua de produtos e processos, realizando provas de conceito. Experiência na implementação de soluções com dados para feature engineering serão diferenciais. Vivência com métodos ágeis de desenvolvimento: XP (principalmente com práticas de pair programming e TDD), Scrum e Kanban ou variações Lean. Conhecimento com soluções de observabilidade como New Relic, Pagmon e Splunk. Conhecimento em ferramentas de mensageria como Kafka. Contratação CLT Nível Pleno Requisitos Superior em Ciência da Computação, Engenharias, Sistemas de Informação ou áreas correlatas. Experiência em construção e otimização de ETL. Experiência com controle de versionamento com Git. Experiência com Python, SQL e PL/SQL. Experiência com desenvolvimento utilizando ambiente AWS. Experiência com tecnologias AWS: Redshift, S3. Experiência com análise e desenvolvimento de sistemas, definições de arquitetura e orientação a objetos. Experiência na construção de serviços de integração De Dados em qualquer camada (captura, ingestão, armazenamento, processamento e delivery). Experiência com containerização de aplicações como Docker e Kubernetes. Experiência em Linux, Shell Script, YAML e Terraform.
