Privacy
é a maior rede social de conteúdo digital da América Latina. Nascemos para conectar tecnologia ao poder criativo das pessoas. Somos um organismo vivo, onde cada pessoa é uma célula pulsante de abundância, liberdade e autorrealização.
Aqui performance tem propósito, estrutura tem calor humano e ambição anda junto com ética. Nosso produto é uma rede social líder no Brasil de monetização de conteúdo, visando a expansão internacional. Esse crescimento exige um(a) profissional que una visão técnica sistêmica com capacidade de execução em um ambiente de alta escala e impacto.
Responsabilidades Projetar, implementar e gerenciar
pipelines de dados e ML
em ambientes cloud, com foco em
AWS SageMaker
Snowflake ; Automatizar fluxos de
treinamento, versionamento e deployment de modelos
(CI / CD de ML); Criar e manter
infraestrutura escalável para MLOps , incluindo monitoramento de desempenho e rastreabilidade de modelos; Colaborar com cientistas de dados na
preparação, versionamento e disponibilização de datasets
para modelagem; Garantir
boas práticas de segurança, qualidade e governança de dados ; Integrar e otimizar
processos de ingestão em larga escala , tanto batch quanto streaming; Participar ativamente do
desenho de arquiteturas de dados e IA
em ambientes híbridos e multicloud.
O que valorizamos Pensamento sistêmico e foco em entrega de valor :
profissionais que enxergam o todo, priorizam impacto e entregam com consistência. Inovação e automação com propósito :
pessoas movidas por curiosidade técnica, que buscam simplificar o complexo, escalar processos e transformar dados em inteligência real. Equilíbrio entre profundidade técnica e visão estratégica :
quem domina a execução hands-on, mas também influencia decisões arquiteturais e estratégicas.
Requisitos +7 anos de experiência comprovada em Engenharia de Dados ; Sólida experiência em
AWS
(SageMaker, Lambda, Glue, Step Functions, S3, ECS / EKS); Domínio em
Snowflake
(modelagem, performance tuning, data sharing); Conhecimento avançado em
MLOps
(CI / CD de modelos, MLflow, Kubeflow ou similares); Proficiência em
Python
(pandas, pyspark, boto3),
SQL
infraestrutura como código
(Terraform ou CloudFormation); Experiência em
ferramentas de orquestração
(Airflow, Prefect ou Dagster); Familiaridade com
boas práticas de DataOps e observabilidade
(monitoramento, logging, alertas).
Diferenciais Experiência em
governança de modelos e dados
(lineage, RBAC, tagging); Conhecimentos em
Dremio, Databricks
ou
Redshift ; Vivência em
arquiteturas Data Mesh
ou
orientadas a domínios ; Atuação prévia em times com
metodologia ágil
cultura DevOps .
Modelo de contratação e ambiente Contratação PJ Remoto Ambiente colaborativo, com
liberdade técnica ,
autonomia de decisão
foco em inovação e impacto real Estrutura horizontal, onde cada pessoa tem espaço para propor, evoluir e construir o futuro da plataforma
Benefícios Plano de saúde
(disponível para CNPJs com mais de 6 meses) TotalPass
– academias, estúdios e bem-estar Alura
– plataforma de aprendizado contínuo Ambiente dinâmico, com
forte cultura de aprendizado e crescimento profissional
Por que entrar na Privacy? Estamos construindo um ecossistema de dados que sustenta o crescimento de uma das maiores plataformas digitais da América Latina. Aqui, você vai
projetar pipelines em escala continental , colaborar com cientistas e engenheiros de alto nível, e
entregar soluções que realmente movem o negócio . Se você quer fazer parte de um time que une
dados, inteligência e propósito , essa é a sua oportunidade.
Vem construir o futuro dos dados com a gente!
Engenheiro Dados • Várzea Paulista, Brasil