Staff Data Engineer

Estamos buscando um Staff Data Engineer para uma healthtech brasileira, modalidade hibrida em BH e contrato PJ:

Atuação prática

· Projetar, construir e manter pipelines de dados robustos (ETL/ELT) que alimentam modelos clássicos de ML e sistemas RAG e LLMs em produção.

· Garantir qualidade, governança e rastreabilidade de dados com data contracts, catalogação e versionamento de datasets e artefatos.

· Estruturar e operar plataformas de MLOps: feature stores, model registry, experiment tracking, serving e monitoramento de performance.

· Implementar retreinamento contínuo, drift detection e critérios de promoção e rollback de modelos por métricas técnicas e de negócio.

· Integrar pipelines de dados e ML em fluxos CI/CD, com reprodutibilidade e rastreabilidade de experimentos.

· Estabelecer observabilidade de dados: tracing, logs, métricas de qualidade e alertas de degradação.

· Apoiar o time de IA na construção de pipelines RAG: ingestão, chunking, indexação, embeddings e buscas híbridas.

· Garantir conformidade com LGPD e normas de saúde, com mascaramento de dados, gestão de PII e segurança by design.

· Identificar gargalos e problemas estruturais na stack de dados, propondo e liderando iniciativas de melhoria com impacto além do escopo imediato do seu time.

· Atuar como referência técnica para engenheiros ao redor, contribuindo para decisões de implementação, revisões de arquitetura e disseminação de boas práticas.

Requisitos

· Experiência sólida como Data Engineer em produtos digitais de alta escala.

· Domínio de Python para engenharia de dados e pipelines de ML.

· Cloud (Azure, AWS ou GCP) e orquestração de pipelines (Airflow, Prefect ou equivalentes).

· Plataformas de MLOps (MLflow, Databricks, SageMaker ou similares).

· Bancos SQL, NoSQL e vetoriais e mensageria/eventos (Kafka, RabbitMQ ou equivalentes).

· Familiaridade com LLMs em produção e sistemas RAG.

· Segurança de dados, mascaramento de PII e conformidade com LGPD e normas de saúde.

· Capacidade de atuar com autonomia técnica plena, tomando decisões de implementação e arquitetura dentro do seu domínio sem necessidade de direcionamento.

· Histórico de entregas de alto impacto em ambientes de alta escala, com evidências de influência técnica que ultrapassaram o escopo do seu time direto.

· Diferencial

· Tracing e avaliação de pipelines RAG (Langfuse, Ragas, DeepEval ou equivalentes).

· Busca híbrida (BM25 e densa), re-rankers e embeddings proprietários.

· Experiência prévia em healthtech, fintech ou setores de alta regulação.

· Contribuições open source ou comunidades de dados e IA.

· Vivência em contextos onde atuou como ponte técnica entre times, desbloqueando problemas de alta complexidade ou ambiguidade.

Requisitos