• Experiência com engenharia de dados aplicada a produtos de IA, especialmente em contextos de NLP/chatbots;
• Conhecimento em Python e experiência com bibliotecas e frameworks como SpaCy, HuggingFace, Transformers, TensorFlow ou PyTorch;
• Experiência com modelos baseados em NLP e LLMs, aplicados a assistentes virtuais ou sistemas conversacionais;
• Domínio de pipeline de dados distribuídos, orquestração (Airflow ou similares), transformação e modelagem de dados;
• Experiência com ferramentas de MLOps, como MLflow, DVC, Kubeflow, SageMaker ou Vertex AI;
• Conhecimentos de banco de dados SQL e NoSQL, e habilidades para otimização de queries;
• Familiaridade com serviços em nuvem (AWS, GCP ou Azure), especialmente voltados para data pipelines e IA;
• Boa comunicação, organização e postura colaborativa para lidar com times multidisciplinares.

Diferenciais (Nice to Have):

• Experiência com Databricks, Spark ou ambientes de processamento distribuído;
• Experiência prévia com bots conversacionais, especialmente integrados a canais de suporte (WhatsApp, App, Web);
• Vivência com arquiteturas orientadas a eventos, como Kafka ou Pub/Sub;
• Conhecimentos em mensageria, CSAT, automação de fluxos de atendimento ou sistemas de recomendação;
• Certificações em Cloud, Machine Learning ou Engenharia de Dados (AWS, GCP ou Azure);
• Conhecimento em Java, Scala ou Go (desejável);
• Familiaridade com estratégias de entrega contínua e observabilidade (CI/CD, DataDog, New Relic, etc).