Você é bom com dados. Melhor ainda com IA. E provavelmente está num lugar onde nenhuma das duas coisas é levada a sério o suficiente. Aqui é diferente. Somos uma plataforma de vídeo de performance líder no Brasil, com milhares de vídeos rodando em produção, dados proprietários que nenhum modelo externo tem acesso, e uma obsessão real com o que move o ponteiro. Estamos procurando um Data & AI Engineer para ser o dono de tudo que envolve dados e inteligência artificial no produto. Responsabilidades: Projetar e implementar pipelines de dados automatizados (ETL/ELT) integrando múltiplas fontes (player, transcrições, métricas de conversão, etc). Estruturar e manter um data warehouse limpo e bem documentado (ex: BigQuery, Snowflake ou Redshift). Criar datasets e APIs que possam ser usados por LLMs e modelos internos. -Prototipar aplicações de AI usando LLMs (OpenAI, Anthropic, Mistral) para gerar headlines, CTAs, mini-hooks e autoplays. Explorar e aplicar modelos preditivos leves (regressões, clustering, embeddings) para entender e prever padrões de conversão. Construir e manter sistemas de RAG: ingestão, chunking, embeddings, indexação e recuperação. Projetar e colocar em produção workflows agênticos sistemas LLM multi-etapa com tool use, orquestração, self-reflection e lógica de escalonamento. Fazer prompt engineering de forma sistemática e versionada, iterando com base em métricas. Construir frameworks de avaliação (evals) para outputs de LLMs: medir acurácia, criar suites de teste, evitar regressões e estabelecer gates de qualidade. Implementar observabilidade de IA em produção: custo por chamada, latência, taxa de erro e qualidade de output. Monitorar performance dos pipelines e qualidade dos dados. Trabalhar em estreita colaboração com o CTO e o PM para definir prioridades, medir impacto e garantir resultados tangíveis. Qualificações: Sólida experiência em Python, SQL e manipulação de dados (Pandas, NumPy, etc.). Experiência prática com ETL/ELT pipelines e ferramentas de orquestração (Airflow, Prefect, Dagster ou similares). Conhecimento de modelagem de dados e bancos analíticos (BigQuery, Snowflake, Postgres). Experiência com APIs de LLMs (OpenAI, Anthropic, etc.), embeddings e técnicas básicas de NLP. Entendimento de conceitos de Machine Learning tradicional (scikit-learn, regressões, clustering). Experiência construindo pipelines de RAG (vector stores, estratégias de retrieval, chunking). Experiência projetando workflows agênticos / tool use (LangChain, LangGraph, LlamaIndex ou na mão). Capacidade de medir e garantir qualidade de IA: evals, testes de regressão de prompts/modelos, gates de acurácia. Experiência com versionamento de código e boas práticas de engenharia (Git, Docker, CI/CD básico). Perfil hands-on, com forte senso de ownership, curiosidade e foco em resultado real.

Exigências

• Escolaridade Mínima: Ensino Superior

• Experiência desejada: Entre 5 e 10 anos

Benefícios

• Assistência médica
• Assistência odontológica
• Auxílio combustível
• Vale-alimentação
• Vale-refeição