Engenheiro de Dados Pleno

Prazer, somos a Itix!

Uma fábrica de software com sólida experiência em transformar negócios de ponta a ponta. Com um time de especialistas em diversos setores, construímos um produto adequado às necessidades do negócio do cliente, com a cabeça no futuro, e os pés no presente.

Somos uma empresa de tecnologia preocupada com a diversidade do nosso time - Diferentes pessoas trazem diferentes pensamentos e esse é nosso objetivo por aqui.

Se você é uma pessoa proativa, apaixonada por tecnologia, possui familiaridade com metodologia ágil, gosta de solucionar problemas, buscar melhorias contínuas e bons resultados, se você chegou aqui... temos algo em comum.

Revolucionamos o mercado tradicional de tecnologia, crescemos, evoluímos, e se você deseja fazer parte disso, continue por aqui.

Bora fazer parte do nosso #DreamTeamItix?

Responsibilities

• Projetar e construir os pipelines (ETL/ELT) em Databricks ou com estratégias open-source que ingerem e tratam o histórico, em arquitetura medalhão (bronze, silver e gold) sobre Delta Lake.
• Ingerir e padronizar documentos (PDF e imagens) com metadados.
• Executar a curadoria e anonimização de dados (LGPD), gerando bases limpas para o RAG, o few-shot e os testes.
• Construir e operar a indexação vetorial: pipeline de chunking, geração de embeddings, atualização incremental do índice e versionamento.
• Preparar datasets versionados (golden sets) para o framework de avaliação e para o benchmark de acurácia.
• Estruturar a persistência do ciclo de feedback (positivo/negativo, justificativas, status de resolução) e alimentar o Dashboard de Qualidade e SLA.
• Integrar as bases de dados ao serviço de inferência e à API com outros sistemas: performance, custo, monitoramento e alertas.
• Automatizar com Workflows/Jobs, CI/CD e testes de qualidade de dados.

Requirements

Requisitos obrigatórios:

• Python e SQL avançados.
• Modelagem de dados e arquitetura medalhão / Lakehouse.
• Experiência com pipelines de dados não estruturados (PDF, imagens e texto) e sua preparação para RAG.
• Noções de bancos vetoriais e embeddings (Databricks Vector Search, pgvector ou similar).
• Qualidade de dados, testes de dados e versionamento.
• Databricks na prática: Delta Lake, Workflows/Jobs, notebooks, PySpark e Spark SQL.
• Git e CI/CD.
• Experiência em ambiente de nuvem (Azure, AWS ou GCP).
• Conhecimento de LGPD e tratamento de dados sensíveis.

Requisitos Desejáveis:

• Unity Catalog em ambiente governado.
• MLflow, Databricks Model Serving e Mosaic AI.
• Delta Live Tables / Lakeflow e Auto Loader.
• Experiência em ambiente de seguros ou financeiro.
• Terraform ou Databricks Asset Bundles.
• Certificação Databricks Data Engineer Associate ou Professional.