Data Engineer II

Role Description

Construir produtos AI-driven para o ecossistema de dados:

• Agentes, chatbots, sistemas de reescrita automática de queries, geração automatizada de modelos e documentação.
• Implementar de ponta a ponta, da arquitetura à entrega, com autonomia.

Fortalecer a confiabilidade dos sistemas agênticos:

• Implementar guardrails, mecanismos de validação e observabilidade de agentes (LangFuse e similares).
• Ajudar a lidar com o não-determinismo em produção, para que comportamento probabilístico não vire incidente.

Trabalhar com MCPs e integrações entre ferramentas:

• Construir e evoluir MCPs internos (dbt, Metabase, Slack) que servem múltiplas iniciativas e padronizam o acesso a fontes para agentes.

Participar das decisões técnicas avaliando trade-offs:

• RAG vs LLM Wiki, heurística vs LLM, custo vs latência vs qualidade.
• Conduzir experimentos comparativos, documentar a recomendação e decidir em conjunto com as pessoas mais experientes do time.

Participar dos code reviews:

• Aponte trade-offs de performance, custo de tokens, manutenibilidade e impactos nos times consumidores.

Colaborar com Data Platform e Analytics Engineering:

• Discutir contratos, latência, governança e como os produtos da plataforma se conectam ao consumo real dos times.

Qualifications

• Python e SQL;
• Algoritmos, estruturas de dados e escalabilidade de aplicações;
• Orquestração de pipelines com Airflow, dbt ou Dataform;
• Monitoramento e observabilidade;
• Soluções de Cloud;
• Construção de integrações entre sistemas (APIs, webhooks, MCPs).

Requirements

• Conteinerização e deploy com Docker e Kubernetes;
• CI/CD;
• Sistemas agênticos em produção — engenharia de prompts, orquestração de agentes, tools, sub-agentes, paralelismo, retry e estratégias de fallback;
• MCP (Model Context Protocol) — construção ou consumo de MCPs para padronizar acesso de agentes a fontes de dados e ferramentas;
• RAG e arquiteturas alternativas — quando aplicar RAG, quando aplicar síntese prévia (estilo LLM Wiki), trade-offs entre as duas;
• Avaliação de sistemas de AI — LangFuse, métricas de qualidade, custo e latência de agentes; design de evals para sistemas não-determinísticos;
• Gestão e integração com plataformas de visualização (Metabase, Looker, Tableau) — APIs, automação de questions, dashboards;
• Skills do Claude Code — criação de skills customizadas para automatizar fluxos do time;
• Infraestrutura como código.

Benefits

• Auxílio alimentação e/ou refeição;
• Plano de saúde e odontológico;
• Vale transporte;
• Licença maternidade e paternidade estendida;
• Auxílio creche;
• Cuidado com a saúde: parceria com a Wellhub e Zenklub;
• Incentivo à educação;
• Desconto em passagens aéreas;
• Parceria com plano de saúde para Pet;
• Acesso aos materiais didáticos Arco para filhos de colaboradores;
• Parcerias para MBA e Pós Graduação.