AI Data Engineer

About Ciandt

Somos especialistas em transformação tecnológica, unindo expertise humana à IA para criar soluções tech escaláveis. Com mais de 8,000 CI&Ters ao redor do mundo, já formamos parcerias com mais de 1,000 clientes durante nossos 30 anos de história. Inteligência Artificial é nossa realidade.

Job Summary

Estamos em busca de uma pessoa Engenheira de IA entusiasta em GenAI, apaixonada por inovação e por revolucionar a forma como processamos e entregamos dados. Se você quer aplicar inteligência artificial generativa para acelerar o Ciclo de Vida de Desenvolvimento de Dados (DDLC), criando automações que vão desde a ingestão (ETL) até a visualização, essa vaga é para você.

Key Responsibilities

• Projetar e implementar soluções baseadas em GenAI que otimizem etapas críticas do DDLC (Data Development Life Cycle).
• Desenvolver agentes que atuem como assistentes na criação de notebooks Databricks, pipelines no ADF e estruturas no MS Fabric.
• Criar workflows que integrem LLMs ao nosso ecossistema (SQL Server e Power BI), automatizando tarefas como documentação de dados e criação de medidas DAX.
• Aplicar técnicas avançadas de prompt engineering para garantir que a IA gere código PySpark e T-SQL otimizado, seguro e performático.
• Definir métricas de qualidade para validar os artefatos gerados pela IA (ex: garantir eficiência nas queries geradas).
• Garantir o alinhamento das soluções com práticas de Governança de Dados, segurança e privacidade.
• Manter-se atualizado sobre as capacidades de IA dentro do Microsoft Fabric e Databricks para maximizar o uso das ferramentas nativas vs. desenvolvimentos customizados.

Requirements

• Formação em Ciência da Computação, Engenharia de Dados, Estatística ou áreas correlatas.
• Experiência sólida com Engenharia de Dados e profundo entendimento de esteiras de CI/CD aplicadas a dados.
• Necessário experiência com frameworks de orquestração de agentes IA (ex: LangChain, Semantic Kernel ou AutoGen).
• Domínio técnico do ecossistema Azure Data (Databricks, Data Factory e Fabric) e linguagens SQL e Python/PySpark.
• Imprescindível experiência prática na construção de soluções com GenAI (OpenAI API, Azure OpenAI ou Open Source Models), com foco em prompt engineering.
• Capacidade de traduzir desafios de negócio em agentes capazes de auxiliar na modelagem de dados e construção de dashboards.
• Mentalidade de DataOps: entender que dados precisam de testes, versionamento e monitoramento.

Differentials

• Conhecimento profundo em Microsoft Fabric e suas funcionalidades.