ENGENHARIA DADOS & AI SR - CYBER SECURITY - 837578
Itaú - Carreiras Internas · São Paulo, São Paulo, Brasil
PresencialTempo integralSênior
Publicada há 18 horas
Sobre a vaga
SUA MISSÃO SERÁ
- Construir e evoluir produtos de dados e inteligência artificial para fortalecer as capacidades de Cyber Security.
- Transformar de dados em insights acionáveis, automações e soluções inteligentes.
- Desenvolver arquiteturas escaláveis de dados e IA, garantindo qualidade, observabilidade, governança e eficiência operacional.
- Liderar tecnicamente iniciativas que utilizem Analytics Avançado, Machine Learning e Inteligência Artificial Generativa para apoiar decisões de risco, compliance e governança.
- Atuar como referência técnica para o time, disseminando boas práticas de engenharia de dados, arquitetura e IA aplicada.
REQUISITOS
Engenharia de Dados
- Domínio avançado de Python e SQL para construção de pipelines e produtos de dados em ambientes corporativos de missão crítica.
- Experiência com arquiteturas de dados escaláveis, ETL/ELT, modelagem analítica e processamento distribuído utilizando Spark/PySpark.
- Vivência em ambientes AWS, atuando com armazenamento, processamento, observabilidade e governança de dados.
- Experiência na operação de soluções de dados em produção, incluindo monitoramento, qualidade, performance e eficiência de custos.
- Conhecimento de Git, CI/CD e boas práticas de engenharia de software aplicadas a plataformas de dados.
Inteligência Artificial Aplicada
- Experiência prática com IA Generativa, LLMs e desenvolvimento de aplicações inteligentes em ambiente produtivo.
- Conhecimento em RAG, Prompt Engineering, Context Engineering e arquiteturas baseadas em agentes.
- Experiência na construção de copilots, assistentes inteligentes ou automações baseadas em IA.
- Conhecimento sobre governança, observabilidade, mitigação de alucinações e monitoramento de soluções de IA.
- Capacidade de transformar problemas complexos de negócio em soluções escaláveis utilizando analytics e inteligência artificial.
Arquitetura e Engenharia
- Conhecimento de boas práticas de engenharia de software para produtos de dados e IA.
- Experiência na construção de soluções resilientes, escaláveis e observáveis em produção.
- Vivência na definição de padrões arquiteturais, integração entre plataformas e tomada de decisões técnicas.
- Capacidade de atuar como referência técnica, influenciando arquitetura, qualidade e evolução do time.
- Experiência com APIs, microsserviços e integração entre plataformas corporativas.
Diferenciais
- Experiência com MLOps, LLMOps e AI Governance.
- Vivência em ambientes regulados e sujeitos a requisitos de auditoria, compliance e gestão de riscos.
- Experiência na aplicação de dados e analytics para problemas de Cyber Security, risco ou governança.
- Conhecimento de técnicas de detecção de anomalias, análise comportamental e classificação de riscos.
Construir e evoluir produtos de dados e inteligência artificial para fortalecer as capacidades de
Certificação:
Competências Técnicas:
- Construir e evoluir produtos de dados e inteligência artificial para fortalecer as capacidades de Cyber Security.
- Transformar de dados em insights acionáveis, automações e soluções inteligentes.
- Desenvolver arquiteturas escaláveis de dados e IA, garantindo qualidade, observabilidade, governança e eficiência operacional.
- Liderar tecnicamente iniciativas que utilizem Analytics Avançado, Machine Learning e Inteligência Artificial Generativa para apoiar decisões de risco, compliance e governança.
- Atuar como referência técnica para o time, disseminando boas práticas de engenharia de dados, arquitetura e IA aplicada.
REQUISITOS
Engenharia de Dados
- Domínio avançado de Python e SQL para construção de pipelines e produtos de dados em ambientes corporativos de missão crítica.
- Experiência com arquiteturas de dados escaláveis, ETL/ELT, modelagem analítica e processamento distribuído utilizando Spark/PySpark.
- Vivência em ambientes AWS, atuando com armazenamento, processamento, observabilidade e governança de dados.
- Experiência na operação de soluções de dados em produção, incluindo monitoramento, qualidade, performance e eficiência de custos.
- Conhecimento de Git, CI/CD e boas práticas de engenharia de software aplicadas a plataformas de dados.
Inteligência Artificial Aplicada
- Experiência prática com IA Generativa, LLMs e desenvolvimento de aplicações inteligentes em ambiente produtivo.
- Conhecimento em RAG, Prompt Engineering, Context Engineering e arquiteturas baseadas em agentes.
- Experiência na construção de copilots, assistentes inteligentes ou automações baseadas em IA.
- Conhecimento sobre governança, observabilidade, mitigação de alucinações e monitoramento de soluções de IA.
- Capacidade de transformar problemas complexos de negócio em soluções escaláveis utilizando analytics e inteligência artificial.
Arquitetura e Engenharia
- Conhecimento de boas práticas de engenharia de software para produtos de dados e IA.
- Experiência na construção de soluções resilientes, escaláveis e observáveis em produção.
- Vivência na definição de padrões arquiteturais, integração entre plataformas e tomada de decisões técnicas.
- Capacidade de atuar como referência técnica, influenciando arquitetura, qualidade e evolução do time.
- Experiência com APIs, microsserviços e integração entre plataformas corporativas.
Diferenciais
- Experiência com MLOps, LLMOps e AI Governance.
- Vivência em ambientes regulados e sujeitos a requisitos de auditoria, compliance e gestão de riscos.
- Experiência na aplicação de dados e analytics para problemas de Cyber Security, risco ou governança.
- Conhecimento de técnicas de detecção de anomalias, análise comportamental e classificação de riscos.
Construir e evoluir produtos de dados e inteligência artificial para fortalecer as capacidades de
Certificação:
Competências Técnicas:
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