A 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 e 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 e 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 e cultura DevOps.
Modelo de contratação e ambiente Contratação PJ Remoto Ambiente colaborativo, com liberdade técnica, autonomia de decisão e 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 • Barretos, São Paulo, Brasil