
Engenheiro(a) de Dados e IA Pleno
Publicada 19 de AgostoJunte-se à Digiage e venha construir a próxima geração de ecossistemas orientados a IA Generativa e Engenharia de Dados. Na Digiage, acreditamos que a inteligência artificial aplicada aliada a uma arquitetura de dados sólida transforma profundamente a eficiência operacional e acelera a inovação em larga escala.
Estamos em busca de um(a) Engenheiro(a) de Dados e IA Pleno para atuar no núcleo do Harness de Dados, desenvolvendo e orquestrando agentes especializados em uma esteira multiagente de ponta a ponta para um dos maiores players do setor de meios de pagamento do Brasil.
Responsabilidades e atribuições:
• Desenvolver e evoluir agentes de IA responsáveis por etapas específicas do harness de dados, desde a especificação do caso de uso até a exposição dos ativos.
• Projetar a orquestração entre múltiplos agentes especializados, garantindo handoff eficiente, contexto compartilhado e coerência em toda a esteira de dados.
• Integrar agentes com ecossistemas corporativos e plataformas de dados via protocolo MCP e APIs, conectando ferramentas como Jira, Unity Catalog, Databricks Apps e GitHub.
• Colaborar com os times de Engenharia de Dados, MLOps e Governança para assegurar que os agentes respeitem guardrails, regras de acesso e o tratamento correto de dados sensíveis (PII/PCI).
• Contribuir para a definição técnica da fronteira entre skills e agentes na arquitetura da solução, participando da elaboração de Architecture Decision Records (ADRs).
• Instrumentar e monitorar o comportamento dos agentes de dados em produção, acompanhando logs, observabilidade e a qualidade das respostas geradas.
• Traduzir necessidades de negócio junto às áreas solicitantes em especificações estruturadas e acionáveis pelos agentes de IA.
Requisitos mínimos
• Experiência sólida em Python, com foco em desenvolvimento de aplicações orientadas a dados e integrações via API.
• Domínio dos fundamentos de Engenharia de Dados, incluindo pipelines de dados, processos de ETL/ELT, qualidade e catalogação de dados.
• Vivência com Grandes Modelos de Linguagem (LLMs), incluindo técnicas de engenharia de prompt e avaliação de qualidade de respostas.
• Conhecimento do protocolo MCP (Model Context Protocol) ou facilidade comprovada para rápida assimilação de novos protocolos de integração.
• Experiência integrando serviços a APIs externas e sistemas corporativos.
• Experiência com controle de versão em Git/GitHub e aplicação de práticas de CI/CD.
• Inglês técnico para leitura de documentação técnica e utilização de ferramentas de IA.
Diferenciais:
• Experiência na construção de sistemas multiagentes aplicados a dados, utilizando frameworks como LangChain, LangGraph, CrewAI ou AutoGen.
• Vivência prática na plataforma Databricks (Unity Catalog, Databricks Apps, Genie Spaces) ou plataformas de dados em nuvem equivalentes.
• Conhecimentos em MLOps (MLflow), governança de dados e IA, guardrails, auditoria e conceitos de Data Mesh.
• Atuação prévia em projetos no setor financeiro ou no segmento de meios de pagamento.