Engenheiro de Dados Sênior / Especialista em MLOps

1. Contexto e Missão do Cargo 
Estamos em processo de expansão da nossa estrutura de engenharia de dados e procuramos um profissional de perfil técnico, com foco em engenharia de dados avançada e sólidas fundações de DevOps e conhecimento de MLOps. Esta pessoa será responsável por desenhar, otimizar e manter a infraestrutura e os pipelines que sustentam os projetos de data locais, projetos de data science e as operações analíticas da empresa, servindo como uma ponte crítica entre o desenvolvimento de modelos e a produção em larga escala. 

2. Principais Responsabilidades e Atividades 
● Engenharia de Pipelines Complexos: Desenvolver, monitorizar e automatizar pipelines robustos de ingestão de dados (Batch e Streaming), lidando com cenários complexos como a integração avançada de APIs de fornecedores externos e web scraping de APIs aplicacionais. 
● Arquitetura e Convenções de Data Warehouse: Desenhar e organizar o armazenamento de dados no Google BigQuery utilizando boas práticas de modelação. Garantir a correta transição e segregação lógica de ambientes, desde a receção de dados em bruto (Data Swamp / Data Lake) até às camadas otimizadas de disponibilização (Publish Layers). 
● Automação e Infraestrutura (CI/CD): garantir o ciclo de vida do código e que as implementações sejam automatizadas. 
● Cultura de Engenharia de Software: Contribuir para soluções altamente escaláveis, seguras e devidamente documentadas. Promover e estruturar repositórios modernos em ambiente Monorepo, facilitando a colaboração e a independência das equipas de Data Science. 

3. Perfil Técnico e Requisitos do Candidato 

Requisitos Mandatórios (Hard Skills) 
● Experiência consolidada em Engenharia de Dados ou Engenharia de Software focada em sistemas de dados de larga escala. 
● Experiência prática no ecossistema cloud GCP (Google Cloud Platform), com foco especializado em BigQuery. 
● Proficiência comprovada no desenho de pipelines automatizados de CI/CD utilizando preferencialmente GitHub Actions (ou ferramentas equivalentes de mercado). 
● Sólido entendimento de arquiteturas de dados modernas (Lakehouse, Data Lake) e suas respectivas convenções de camadas de dados. 
● Proficiência em Inglês: Nível mínimo de conversação e escrita intermédio-avançado/fluente ( exemplo: B2 ou C1), para comunicação em ambientes técnicos e internacionais. 

Requisitos Valorizados (Diferenciais) 
● Experiência prática direta em conceitos e ferramentas de MLOps (gestão do ciclo de vida de modelos, serving de APIs de modelos, feature stores). 
● Experiência no deployment de soluções em clusters orquestrados (Kubernetes), dependendo da necessidade arquitetural. 
● Experiência com Observabilidade Usando Logging como Datadog ou Grafana 
● Conhecimentos da metodologia SCRUM e de ferramentas como Jira. 

4. Resumo da Stack Tecnológica Solicitada Categoria 

Tecnologias / Conceitos Chave 

Cloud & Storage 
Google Cloud Platform (GCP), Google BigQuery 

Infraestrutura & DevOps 
Docker, Máquinas Virtuais (VMs) 

CI/CD & Repositórios 
GitHub Actions 

SCRUM 
Jira 

Arquitetura de Dados 
Data Swamp, Data Lake, Publish Layers, Convenções de DW 

Idiomas 
Inglês (B2 ou C1)