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Responsabilidades e atribuições
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Definir e implementar soluções de Inteligência Artificial aplicadas à modernização de dados e sistemas legados.
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Desenvolver mecanismos para análise, interpretação e extração de informações técnicas de artefatos legados.
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Construir soluções baseadas em IA Generativa para acelerar processos de documentação, transformação e migração.
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Criar modelos intermediários de metadados para representar fluxos, regras de negócio, dependências, entidades e transformações.
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Desenvolver aceleradores e componentes reutilizáveis aderentes à arquitetura corporativa de dados.
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Apoiar a definição de templates, padrões técnicos e estruturas declarativas para pipelines modernas.
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Desenvolver e evoluir pipelines utilizando Databricks, PySpark, Lakeflow Jobs e Declarative Pipelines.
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Trabalhar com cargas batch, ingestões incrementais, CDC (Change Data Capture) e integrações corporativas.
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Apoiar a evolução da governança, rastreabilidade e qualidade dos dados durante o processo de migração.
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Atuar em conjunto com arquitetos, engenheiros de dados e especialistas de plataforma na definição de soluções escaláveis e seguras.
Requisitos e qualificações
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Experiência com Inteligência Artificial aplicada à Engenharia de Dados, Engenharia de Software ou Automação Técnica.
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Conhecimento prático em IA Generativa e Large Language Models (LLMs).
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Experiência com:
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Agentes de IA
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RAG (Retrieval-Augmented Generation)
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Prompt Engineering
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Function Calling
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Tool Use
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Workflows automatizados
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Experiência com frameworks de orquestração de IA:
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LangChain
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LangGraph
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Semantic Kernel
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CrewAI
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Ou frameworks equivalentes
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Experiência com Python.
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Experiência com PySpark e Spark SQL.
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Desenvolvimento de pipelines de dados em ambientes distribuídos.
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Conhecimento em SQL avançado.
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Conhecimento em XML, JSON e YAML.
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Experiência com modelagem de dados e Data Warehouse.
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Vivência com ambientes Databricks.
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