Engenheiro de Dados SR

Grupo SysMap · Brasil

RemotoTempo integralStaff

Publicada há 2 horas

Sobre a vaga

Você é movido(a) por tecnologia, dados e inovação? 🚀 

Na Triggo.ai, transformamos desafios complexos em soluções inteligentes. Somos uma empresa brasileira focada em Analytics, IA e transformação digital, ajudando organizações a tomar decisões mais estratégicas e gerar impacto real nos negócios.

Trabalhamos com diferentes setores do mercado, sempre combinando tecnologia de ponta, visão de negócio e execução ágil.

Se você quer construir soluções que fazem a diferença e crescer junto com um time de alta performance, seu lugar pode ser aqui.


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Atuar como Engenheiro de Dados Sênior, sendo responsável por projetar, desenvolver e manter a infraestrutura e a arquitetura de dados que sustentarão as iniciativas de Inteligência Artificial do departamento Jurídico.

O profissional terá como principal desafio transformar bases de dados brutas, heterogêneas, desorganizadas e não higienizadas em produtos de dados estruturados, confiáveis e escaláveis, especialmente na camada Gold, garantindo a qualidade, a disponibilidade e a governança das informações para consumo analítico, modelos de Machine Learning e modelos de linguagem (LLMs).


Principais responsabilidades:

  • Projetar, desenvolver e manter pipelines de dados robustos, escaláveis e eficientes;
  • Realizar processos de ingestão, extração, transformação, limpeza, padronização e enriquecimento de grandes volumes de dados;
  • Estruturar e implementar arquiteturas de dados utilizando o conceito de Lakehouse e a arquitetura Medallion (Bronze, Silver e Gold);
  • Transformar dados brutos em produtos de dados estruturados e confiáveis, com foco na camada Gold;
  • Preparar e disponibilizar bases de dados para consumo por soluções de Inteligência Artificial, Machine Learning e modelos de linguagem (LLMs);
  • Desenvolver processos de ETL/ELT para integração de dados estruturados e não estruturados;
  • Implementar mecanismos de validação, qualidade, rastreabilidade e monitoramento dos dados;
  • Atuar na estruturação e na preparação de dados jurídicos, processuais, contratuais e documentais;
  • Desenvolver soluções para o processamento de grandes volumes de documentos e informações não estruturadas;
  • Trabalhar em conjunto com Cientistas de Dados, profissionais de IA, equipes de Tecnologia e especialistas do Jurídico;
  • Garantir boas práticas de segurança, governança, controle de acesso e conformidade com a LGPD;
  • Identificar oportunidades de otimização de performance, custos e eficiência na infraestrutura de dados.


  • Experiência sólida em Engenharia de Dados e arquitetura de soluções de dados;
  • Domínio de SQL e Python para manipulação, transformação e processamento de dados;
  • Experiência no desenvolvimento de pipelines ETL/ELT;
  • Conhecimento em arquitetura Lakehouse e modelo Medallion (Bronze, Silver e Gold);
  • Experiência com plataformas de Big Data e processamento distribuído, como Apache Spark e PySpark;
  • Conhecimento em plataformas de armazenamento e processamento de dados em nuvem;
  • Experiência com integração e tratamento de dados estruturados e não estruturados;
  • Conhecimento em modelagem de dados e construção de Data Lakes e Data Warehouses;
  • Experiência com ferramentas de orquestração de pipelines, como Apache Airflow ou similares;
  • Conhecimento em governança, qualidade, linhagem e segurança de dados;
  • Familiaridade com preparação de dados para modelos de Machine Learning e Large Language Models (LLMs).


Vamos gostar muito se, além disso tudo, você tiver:

  • Experiência em projetos de Inteligência Artificial Generativa e soluções baseadas em LLMs;
  • Conhecimento em arquiteturas RAG (Retrieval-Augmented Generation);
  • Experiência com processamento de documentos, OCR, extração e estruturação de informações textuais;
  • Conhecimento em bancos de dados vetoriais e técnicas de embeddings;
  • Vivência com dados jurídicos, processuais, contratuais ou do segmento bancário;
  • Conhecimento em serviços de dados e IA em AWS, Azure ou Google Cloud;
  • Experiência com DataOps e práticas de CI/CD aplicadas à Engenharia de Dados.

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