A Naveera Technology LLC é uma empresa de consultoria tecnológica e engenharia que ajuda organizações a desenvolver capacidades voltadas para a inteligência artificial por meio de sistemas práticos e prontos para produção. Seu trabalho abrange engenharia de dados, aprendizado de máquina, IA generativa, desenvolvimento de aplicações, infraestrutura em nuvem e operações de TI, incluindo pipelines de dados, desenvolvimento de modelos de IA generativa, MLOps e aplicações web, móveis e empresariais personalizadas. A Naveera apoia clientes nas áreas de saúde digital, fintech, comércio eletrônico, logística e outros ambientes corporativos por meio de equipes globais de entrega, suporte ampliado de engenharia e um modelo de centro de excelência focado em transformar dados em inteligência útil e tecnologia escalável.
Gerente Sênior de Engenharia de Dados – GCP, IA/ML e GenAI (remoto nos EUA)
Lidere migrações de plataformas de dados da AWS para o GCP e desenvolva soluções empresariais de IA/ML, GenAI e MLOps com GCP e Vertex AI. Conduza iniciativas de modernização para um parceiro global de engenharia e serviços de TI.
Descrição
- Liderar migrações de plataformas de dados empresariais da AWS para o GCP
- Projetar plataformas de dados GCP escaláveis, Data Lakes e Lakehouses
- Desenvolver soluções de IA/ML, IA generativa, RAG e MLOps com GCP e Vertex AI
- Criar pipelines de machine learning de ponta a ponta para preparação, treinamento, validação, implantação, monitoramento, retreinamento e gerenciamento do ciclo de vida
- Projetar pipelines de ingestão, transformação, embeddings, indexação, recuperação, processamento em lote, streaming, ETL e ELT
- Avaliar ambientes AWS e mapear cargas de trabalho para serviços GCP equivalentes ou aprimorados
- Criar roteiros de migração que cubram fases, dependências, riscos, planos de reversão e arquiteturas-alvo
- Projetar pipelines em tempo real orientados a eventos com Pub/Sub, Dataflow ou Apache Beam, BigQuery e Cloud Storage
- Estabelecer modelos de dados empresariais, particionamento e clustering do BigQuery e padrões de consumo analítico
- Definir padrões de governança de dados, qualidade, linhagem, metadados, segurança, privacidade, controle de acesso e IA responsável
- Liderar automação com Terraform, CI/CD, implantação, testes e promoção de ambientes em Dev, QA, UAT e Produção
- Melhorar desempenho, escalabilidade, latência, throughput, confiabilidade e custos de nuvem, definindo benchmarks e SLAs
- Gerenciar e orientar Engenheiros de Dados, Engenheiros Sênior de Dados e Líderes Técnicos, além de conduzir revisões de arquitetura e código
- Monitorar o progresso da engenharia, os riscos de entrega, as dependências e os marcos
- Atuar como principal contato técnico para stakeholders dos EUA e colaborar com as equipes de Negócios, Produto, Ciência de Dados, BI, DevOps, Segurança e Analytics
- Transformar necessidades de negócio em soluções técnicas e comunicar decisões de arquitetura, planos de migração, roteiros, riscos e trade-offs
Requisitos
- Mais de 15 anos de experiência em engenharia de dados GCP, arquitetura de dados, engenharia de nuvem, engenharia de IA/ML ou liderança tecnológica relacionada
- Pelo menos 5 anos de experiência prática em engenharia de dados GCP
- Pelo menos 3 anos de experiência prática em IA/ML e GenAI
- Experiência comprovada na entrega de projetos de migração da AWS para o GCP
- Forte experiência no projeto de plataformas empresariais de Data Lake e Lakehouse no GCP
- Experiência prática com BigQuery, Google Cloud Storage, Dataflow, Pub/Sub, Cloud Composer, Dataproc, IAM e Terraform
- Experiência na migração de cargas de trabalho, pipelines e plataformas de dados da AWS para o GCP
- Forte conhecimento de mapeamento de serviços AWS-GCP, padrões de migração, modernização e práticas de arquitetura de nuvem
- Experiência na criação e implantação de soluções de IA/ML no GCP com Vertex AI
- Experiência prática com IA generativa, aplicações de LLM, RAG, embeddings, busca vetorial, engenharia de prompts e assistentes empresariais de IA
- Forte conhecimento de MLOps, abrangendo treinamento, registros de modelos, CI/CD/CT, implantação, monitoramento, retreinamento, governança e reversão
- Experiência na entrega de soluções de IA seguras e responsáveis com privacidade, avaliação, controle de acesso, auditabilidade e governança
- Domínio de SQL e forte capacidade em Python e PySpark
- Sólida experiência em modelagem de dados, data warehousing, processamento em lote e engenharia de dados em tempo real
- Experiência com Terraform, Git, GitHub, Cloud Build, CI/CD e automação de infraestrutura
- Experiência liderando e orientando equipes de engenharia de dados e equipes técnicas multifuncionais
- Excelentes habilidades de comunicação e experiência trabalhando com stakeholders baseados nos EUA
- Certificação Google Cloud Professional Data Engineer desejável
- Certificação Google Cloud Professional Machine Learning Engineer desejável
- Experiência com Vertex AI Agent Builder, Vertex AI Search, Gemini no Vertex AI ou plataformas empresariais de IA generativa desejável
- Experiência com dbt, Apache Airflow, Kafka, Apache Spark, Kubernetes, Cloud Run e arquiteturas orientadas por API desejável
- Experiência com Dataplex, Data Catalog, linhagem, gerenciamento de metadados, governança, gerenciamento de dados mestres e frameworks de qualidade de dados desejável
- Experiência em ambientes empresariais ou regulamentados com requisitos rigorosos de privacidade, segurança, conformidade, auditoria e governança desejável
- A expertise técnica deve incluir Python, PyTorch, TensorFlow, Scikit-learn, NLP, deep learning, algoritmos de ML, GenAI, LLMs, GPT, Gemini, Claude, Llama, engenharia de prompts, fine-tuning, RAG, embeddings, bancos de dados vetoriais, busca semântica e híbrida, reranking, LangChain, LlamaIndex, LangGraph, Hugging Face, Transformers, agentes de IA, fluxos de trabalho agênticos, chamadas de ferramentas ou funções, sistemas multiagentes, MCP, MLflow, Kubeflow, registros de modelos, implantação, monitoramento, CI/CD, Vertex AI, Vertex AI Studio, Vertex AI Pipelines, Model Garden, Vector Search, FastAPI, Flask, APIs REST, SQL, Docker, Kubernetes, GCP, AWS, Azure, BigQuery, Dataflow, Spark, Databricks, Data Lakes, Python avançado, SQL avançado, PySpark, Apache Spark, ETL, ELT, CDC, processamento em lote e streaming, arquitetura orientada a eventos, desenvolvimento e otimização de pipelines, Data Lake e Lakehouse empresariais, arquitetura medalhão, data warehousing, modelagem de dados, modelagem dimensional, modelagem multi-tenant, schema-on-read e schema-on-write, dbt, Apache Airflow ou Cloud Composer, Dataproc, Dataflow ou Apache Beam, AWS Glue, Redshift, EMR, Lambda, Kinesis, Athena, CloudWatch, GCS, AWS S3, Pub/Sub, Dataplex, Data Catalog, Terraform, Git ou GitHub, Cloud Build, CI/CD, infraestrutura como código, linhagem, gerenciamento de metadados, qualidade de dados, monitoramento e OpenLineage
Benefícios
- Trabalho remoto flexível
- Trabalhar com clientes do mundo todo
- Colaborar em um ambiente focado em inovação
- Acessar oportunidades contínuas de aprendizado e certificação
- Liderar grandes iniciativas de inovação em IA/ML e GCP como Head de Engenharia