Seu desafio no time:

Você fará parte do time de Data Platform, dentro da tribo de Data & Analytics da RD Station, que tem como missão democratizar o uso de dados e transformá-los em um diferencial competitivo para nossos clientes. Estamos evoluindo nosso Framework de IA, criando uma infraestrutura padronizada (Paved Path) que permita aos times de Machine Learning desenvolver e colocar modelos em produção com mais velocidade, confiabilidade e governança.Seu desafio será atuar na construção e evolução dessa plataforma, garantindo escalabilidade, padronização e qualidade nas soluções de dados e IA.

Suas principais entregas:

• Desenvolver e evoluir pipelines de dados e IA de forma escalável e padronizada;


• Projetar e implementar soluções de engenharia de dados em ambiente cloud (Google Cloud Platform);


• Construir componentes reutilizáveis, como frameworks, operadores e templates;


• Garantir boas práticas de engenharia, incluindo testes automatizados, versionamento e CI/CD;


• Integrar serviços da plataforma (BigQuery, Cloud Storage, Vertex AI, entre outros);


• Contribuir com decisões arquiteturais considerando performance, custo e governança;


• Colaborar com times de dados, engenharia e IA para garantir alinhamento técnico e de negócio;

Perfil que buscamos:

• Experiência sólida em engenharia de dados, preferencialmente em ambientes cloud GCP;


• Conhecimento sólido em modelagem de dados e uso avançado de BigQuery;


• Experiência com orquestração de pipelines (Airflow, Cloud Composer ou similares);


• Domínio de Python e SQL avançado;


• Conhecimento em práticas de engenharia de software (CI/CD, testes, versionamento);


• Experiência com integração de serviços de dados e/ou IA.

Será considerado um diferencial:

• Experiência com pipelines de Machine Learning ou plataformas de IA;


• Conhecimento em Vertex AI ou outras plataformas de ML;


• Vivência na construção de frameworks internos ou componentes reutilizáveis;


• Experiência com Feature Store ou gestão de features;


• Conhecimento em governança de dados, observabilidade e controle de custos em cloud;


• Ser (ou querer se tornar) uma pessoa ativa na comunidade, que compartilha conhecimento dentro e fora da empresa através de eventos, artigos, mentorias, iniciativas voluntárias, projetos open source, etc.

Etapas do processo seletivo:

• Aplicação - Envio da inscrição;


• Mindsight – Teste de estilo de trabalho;


• Talent Acquisition - Entrevista por competência com o time de recrutamento;


• Desafio Técnico – Teste de avaliação de habilidades técnicas;


• Entrevista Técnica - Entrevista técnica para discussão de requisitos da vaga;


• Entrevista Final - Conversa final com a gerência para alinhamento;


• Offer - Fase de conclusão do processo seletivo, com a apresentação da proposta de trabalho.

Obs: Podem ter etapas complementares e/ou alterações, de acordo com a necessidade do processo.