Engenheiro de Dados PL/SR
Databricks.

Você é movido(a) por tecnologia, dados e inovação? 🚀

Na Triggo.ai, transformamos desafios complexos em soluções inteligentes. Somos uma empresa brasileira focada em Analytics, IA e transformação digital, ajudando organizações a tomar decisões mais estratégicas e gerar impacto real nos negócios.

Trabalhamos com diferentes setores do mercado, sempre combinando tecnologia de ponta, visão de negócio e execução ágil.

Se você quer construir soluções que fazem a diferença e crescer junto com um time de alta performance, seu lugar pode ser aqui.

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• Estratégia e Negócio: Traduzir desafios e oportunidades de negócio em soluções baseadas em Inteligência Artificial e Machine Learning, identificando casos de uso de alto valor e mensurando o impacto financeiro, operacional e estratégico dos modelos desenvolvidos;
• Desenvolvimento de Modelos de IA/ML: Projetar, construir, validar e otimizar modelos avançados de Machine Learning de ponta a ponta, desde a exploração e preparação dos dados até a implantação e monitoramento em ambiente produtivo;
• MLOps e Operacionalização: Implementar práticas de MLOps para automação de pipelines, versionamento de modelos, monitoramento de performance, detecção de drift e garantia da confiabilidade das soluções em produção;
• Arquitetura de Soluções em Nuvem: Desenhar e evoluir arquiteturas escaláveis de dados e Machine Learning em ambientes cloud, especialmente Google Cloud Platform (GCP), assegurando performance, segurança, disponibilidade e eficiência operacional;
• Qualidade, Governança e Boas Práticas: Garantir elevados padrões de qualidade técnica por meio da aplicação de boas práticas de desenvolvimento, governança de dados, observabilidade, documentação e gestão do ciclo de vida dos modelos;
• Liderança Técnica: Atuar como referência técnica para iniciativas de Dados e Inteligência Artificial, apoiando a tomada de decisão, definindo padrões arquiteturais e disseminando conhecimento junto às equipes multidisciplinares;
• Inovação e Evolução Tecnológica: Avaliar novas tecnologias, frameworks e abordagens relacionadas à Inteligência Artificial, Machine Learning e IA Generativa, promovendo a evolução contínua das capacidades analíticas da organização;

• Programação para Dados e IA: Domínio avançado de Python ou R para desenvolvimento de modelos analíticos, manipulação de dados, automação de processos e implementação de soluções de Machine Learning em ambientes produtivos;
• Análise e Manipulação de Dados: Experiência sólida em SQL avançado, realizando extração, transformação, limpeza e integração de grandes volumes de dados, garantindo qualidade e disponibilidade das informações para análises e modelagem;
• Machine Learning e Modelagem Preditiva: Vivência comprovada na construção, treinamento, validação, otimização e implantação de modelos supervisionados e não supervisionados, utilizando frameworks como Scikit-Learn, XGBoost, LightGBM e bibliotecas correlatas;
• MLOps e Deploy de Modelos: Experiência no ciclo completo de desenvolvimento de modelos de Machine Learning, incluindo versionamento, monitoramento, reprodutibilidade, automação de pipelines e acompanhamento de performance em produção;
• Cloud Computing e Big Data: Atuação em ambientes Google Cloud Platform (GCP) e ferramentas de processamento distribuído e análise de grandes volumes de dados, como Spark, Databricks e BigQuery, garantindo escalabilidade e alta performance das soluções;
• Estatística Aplicada e Experimentação: Sólidos conhecimentos em estatística, inferência estatística, modelagem matemática e desenho de experimentos, incluindo condução e interpretação de testes A/B para tomada de decisão baseada em dados;
• Visão de Negócio e Geração de Valor: Capacidade de transformar resultados analíticos e métricas de performance dos modelos em insights acionáveis, conectando iniciativas de Ciência de Dados aos objetivos estratégicos, financeiros e operacionais da organização;
• Mensuração de Impacto e Performance: Experiência no desenvolvimento e acompanhamento de indicadores de negócio e métricas de modelos, avaliando ganhos de eficiência, aumento de receita, redução de custos e melhoria da experiência dos clientes;
• Arquitetura de Soluções de Dados: Conhecimento na construção de arquiteturas escaláveis para processamento, armazenamento e consumo de dados, seguindo boas práticas de governança, qualidade e segurança da informação;
• Resolução de Problemas Complexos: Capacidade de atuar em cenários de alta complexidade analítica, identificando oportunidades, propondo soluções inovadoras e apoiando decisões estratégicas por meio de Inteligência Artificial e Analytics Avançado;