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Azumo
Engenheiro(a) de Dados
RemotoBrasil
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PythonSQLAWSDockerGoTerraform
Tradução automática. Consulte o original.
Onde esta função se encaixa
Azumo constrói e opera sistemas de IA em produção para empresas que vão desde startups em estágio inicial até a Meta.
Estamos contratando um(a) Engenheiro(a) de Dados para ser responsável pela camada da qual tudo mais depende: pipelines de ingestão e transformação, design de armazenamento e data warehouse, e a infraestrutura de recuperação que os sistemas de IA consultam.
A função é totalmente remota na América Latina, alinhada ao dia de trabalho do seu cliente.
Você não construirá pipelines que funcionam até que o schema mude. Azumo entrega sistemas de dados em produção desde 2016, e o trabalho aqui é julgado downstream: se um modelo pode ser treinado com o que você entrega, se uma consulta de recuperação retorna a passagem correta, se um número sobrevive a ser questionado pelo cliente.
A organização de engenharia da Azumo é construída em torno de quatro áreas. A área de Cientista de Dados é responsável pela pergunta e pelo método. A área de Engenheiro(a) de IA é responsável pelo comportamento em produção. A área de Engenheiro(a) de Software é responsável pela entrega de produtos com IA aumentada. Esta função é a área de Engenheiro(a) de Dados, e é responsável por pipelines, armazenamento e a camada de recuperação.
Uma pergunta define o limite: quando o resultado está errado, de quem é o problema? "Os dados estavam faltando, desatualizados ou incorretos quando chegaram" é seu. "O sistema fez a coisa errada com dados corretos" é do Engenheiro(a) de IA.
Não é exatamente o seu perfil? Confira nossas outras vagas:
- Se você decide o que medir e qual método responde a isso — Cientista de Dados
- Se você é responsável por como um sistema de IA se comporta em produção — Engenheiro(a) de IA
- Se você entrega software de produto com agentes em sua cadeia de ferramentas — Engenheiro(a) de Software com IA Aumentada
- Se você fez tudo acima e respondeu diretamente ao cliente — Engenheiro(a) de Implantação Avançada
Como trabalhamos
Nossos engenheiros constroem com IA todos os dias. Claude Code, Codex e ferramentas semelhantes fazem parte da cadeia de ferramentas padrão aqui, não são um experimento. Executamos uma auditoria automatizada em toda a base de código no primeiro dia e todos os dias depois, avaliando descobertas de segurança, custo e arquitetura por gravidade com o arquivo e linha exatos, para que uma equipe pequena possa se mover rapidamente sem que a qualidade se degrade. Permanecemos neutros em relação a fornecedores entre modelos OpenAI, Anthropic e de peso aberto, e executamos o Valkyrie, nossa própria camada de produção, quando uma interface única para qualquer modelo é a decisão correta.
O que você construirá
- Pipelines de ingestão e transformação. Ingestão em batch e streaming em Spark, Kafka, dbt e Airflow, com idempotência, backfills, evolução de schema e dados que chegam atrasados tratados por design e não manualmente.
- Armazenamento e modelagem. Design de data warehouse e lakehouse em Snowflake, BigQuery, Redshift ou Databricks, com particionamento, layout de arquivo e custo de consulta tratados como decisões de engenharia.
- A camada de recuperação. Os pipelines de chunking, embedding e indexação que alimentam sistemas RAG em pgvector, Pinecone, Qdrant ou Azure AI Search, e os problemas de atualização, deduplicação e permissão que vêm com eles.
- Qualidade de dados como contrato. Testes, expectativas, linhagem e alertas. Se um pipeline estiver incorreto, as pessoas downstream devem ouvir de você e não do cliente.
- Dados sensíveis por padrão. Classificação de PII, mascaramento, acesso em nível de linha e coluna, retenção e exclusão, e uma trilha de auditoria que se sustenta quando um cliente pergunta quem leu o quê.
- Operação em produção. Implantação em contêineres em Azure ou AWS, CI/CD, orquestração, observabilidade, e orçamentos explícitos de custo e tempo de execução que você gerencia em vez de descobrir após a fatura.
- Trabalho dentro do ambiente do cliente. Seus repositórios, suas reuniões diárias (standups), às vezes suas chamadas com clientes. Azumo é certificada SOC 2, o código do cliente permanece em repositórios do cliente, e alguns contratos carregam requisitos adicionais como HIPAA.
Sobre a Azumo
Azumo é uma empresa de desenvolvimento de software sediada em São Francisco que constrói aplicações inteligentes desde 2016. Fornecemos equipes de engenharia de IA nearshore para organizações que precisam de IA em produção mais rápido do que podem contratar: como uma equipe de engenharia embarcada, como aumento de equipe de IA ao lado de uma equipe existente, ou como uma construção de projeto completa. Nossos engenheiros trabalham na América Latina, alinhados aos fusos horários dos Estados Unidos, e entregaram para Twitter, Meta, Discovery Channel, Omnicom, UnitedHealth e CENTEGIX.
Contratamos por senioridade e testamos isso antes que alguém entre em uma equipe de cliente. Apoiamos os engenheiros a se aprofundarem na pilha moderna de IA e devolvemos tempo para trabalho de código aberto, ensino comunitário e filantropia.
Candidate-se em azumo.com/join-our-team ou escreva para nós em people@azumo.com.
Qualificações básicas
- 5+ anos construindo e operando pipelines de dados em produção, com Python e SQL como suas linguagens primárias, mais os fundamentos de engenharia que vêm com isso: testes, revisão de código, CI/CD, Git, contêineres e orquestração.
- Profundo conhecimento em design e construção de data warehouses ou lakehouses, incluindo modelagem dimensional, processamento incremental e as compensações de custo e desempenho por trás de cada escolha.
- Processamento distribuído em escala de produção com Spark, Kafka, Flink ou equivalente, incluindo os modos de falha que só aparecem sob carga.
- Orquestração como uma disciplina de engenharia em vez de um substituto de cron: Airflow, Dagster ou Prefect, com retentativas, idempotência e estratégia de backfill que você pode defender.
- Transformação sob controle de versão, com testes e linhagem: dbt ou algo que você construiu.
- Experiência de implantação em nuvem, preferencialmente Azure e aceitável AWS, com Docker, pipelines de CI/CD, e infraestrutura como código (GitHub Actions, Terraform, ou Bicep).
- Disciplina de trabalho em torno de custo, tempo de execução e throughput de pipeline. Você pode explicar quanto custa executar um pipeline e o que você fez a respeito.
- Uso ativo de ferramentas de codificação assistidas por IA como Claude Code, Cursor ou GitHub Copilot em trabalho de entrega real.
- Inglês escrito e falado claro, nível C1 ou superior, e a confiança para explicar uma troca técnica diretamente a um cliente.
- Bacharelado em Ciência da Computação, Ciência de Dados ou área relacionada, ou experiência profissional equivalente.
Qualificações preferenciais
- Infraestrutura de vetores e recuperação: pgvector, Pinecone, Qdrant, FAISS ou Azure AI Search, e os problemas de qualidade de recuperação que vêm com eles.
- Cargas de trabalho de streaming, em tempo real ou de alto throughput.
- Experiência com serviços gerenciados em nuvem como Airflow, Glue, Elastic stack, Amazon Redshift, Snowflake, BigQuery, Azure SQL Db, EMR, Databricks.
- Experiência anterior com notebooks usando Jupyter, Google Collab ou similar.
- Entrega sob um regime de conformidade como SOC 2 ou HIPAA.
- Contribuições para bibliotecas de dados de código aberto, escrita técnica publicada ou participação ativa na comunidade de engenharia de dados.
- Férias remuneradas (PTO)
- Feriados dos EUA
- Treinamento em IA
- Desenvolvimento de carreira com mentoria
- Participação nos lucros
- Remuneração em $US
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