Engenheiro(a) de Dados Sênior IA Sênior — Python | Microsoft Azure | RPA / Machine Learning

Estamos buscando um(a) Engenheiro(a) de Dados Sênior com sólida experiência em Python, Microsoft Azure e RPA, para atuar no desenvolvimento de soluções de dados, automação e integração de sistemas em ambientes de alta complexidade. Esse profissional será responsável por projetar, desenvolver, implementar e evoluir pipelines de dados, processos de ETL/ELT, APIs, automações RPA e serviços em cloud, garantindo escalabilidade, observabilidade, segurança, performance, confiabilidade e qualidade das soluções.

Principais responsabilidades técnicas: Desenvolver aplicações, serviços e soluções utilizando Python, com foco em processamento de dados, integrações, automações e APIs. Projetar, implementar e evoluir pipelines de ETL/ELT para ingestão, transformação, validação, processamento e disponibilização de dados. Desenvolver soluções utilizando Pandas, PySpark e demais bibliotecas do ecossistema Python para processamento e manipulação de grandes volumes de dados.

Construir e manter integrações com APIs REST/SOAP, bancos de dados, sistemas corporativos, arquivos e aplicações legadas. Projetar e implementar arquiteturas e soluções utilizando serviços da Microsoft Azure. Desenvolver e orquestrar pipelines de dados utilizando Azure Data Factory e/ou tecnologias equivalentes. Desenvolver soluções de processamento distribuído utilizando Azure Databricks e PySpark. Desenvolver e manter automações utilizando RPA, integrando processos automatizados a sistemas, APIs e fluxos de dados.

Implementar soluções com foco em escalabilidade, performance, segurança, disponibilidade e observabilidade. Monitorar e otimizar pipelines e processos de dados, identificando gargalos e oportunidades de melhoria. Atuar na resolução de problemas técnicos complexos e na evolução contínua da arquitetura de dados. Garantir boas práticas de engenharia de software, versionamento, testes, documentação e qualidade de código.

Trabalhar em conjunto com times de dados, engenharia, arquitetura, infraestrutura e áreas de negócio para definição e implementação das soluções. Principais tecnologias e conhecimentos: Python Pandas PySpark Microsoft Azure Azure Data Factory (ADF) Azure Databricks ETL/ELT e engenharia de dados APIs REST/SOAP RPA e automação de processos Bancos de dados relacionais e/ou NoSQL Git e práticas de CI/CD Monitoramento, observabilidade e troubleshooting Arquiteturas de processamento distribuído e soluções cloud