Título:  ENG DE DADOS I- ANALITICA AVANÇADA E IA

Resumo da função

Responsável por desenvolver, sustentar e evoluir soluções de dados que suportam análises avançadas, inteligência artificial e tomada de decisão estratégica e operacional. Atua na coleta, integração, transformação, modelagem e disponibilização de dados corporativos, operacionais e industriais, garantindo qualidade, confiabilidade, segurança, rastreabilidade e disponibilidade das informações. No exercício do cargo, participa da construção e manutenção de pipelines de dados, ambientes analíticos, dashboards, indicadores, modelos preditivos e soluções baseadas em IA, apoiando iniciativas de automação, otimização de processos e geração de valor ao negócio. Atua em interface com áreas técnicas, operacionais e de negócio, contribuindo para a evolução da arquitetura de dados, da governança da informação e da aplicação prática de analítica avançada e inteligência artificial em ambiente corporativo e industrial, com foco no suporte às operações de mineração, planta e demais processos produtivos. 

Principais responsabilidades | Atividades

Levantar, entender e traduzir necessidades das áreas de negócio em soluções baseadas em dados e Inteligência Artificial;

· Coletar, tratar, transformar e integrar dados provenientes de diferentes fontes, como bancos de dados, sistemas corporativos, APIs, arquivos, sensores,

telemetria, plataformas industriais e sistemas aplicados às operações de mineração, mina e planta;

· Desenvolver e manter pipelines de dados para garantir a disponibilidade, qualidade, atualização e confiabilidade das informações;

· Orquestrar fluxos de dados, cargas, integrações e rotinas automatizadas utilizando ferramentas como Microsoft Fabric, Data Factory, Databricks,

Workflows, Jobs ou soluções similares;

· Criar consultas, views, procedures e rotinas em SQL para análise, transformação, modelagem e disponibilização de dados;

· Desenvolver scripts e automações em Python e/ou PySpark para tratamento de dados, integração entre sistemas, consumo de APIs e execução de processos

analíticos;

· Construir dashboards, relatórios e indicadores para acompanhamento de desempenho operacional, tático e estratégico;

· Realizar análises exploratórias de dados para identificação de padrões, desvios, tendências, oportunidades e riscos;

· Desenvolver, testar e aplicar modelos de Inteligência Artificial e Machine Learning para previsão, classificação, recomendação, detecção de anomalias e

apoio à decisão;

· Apoiar a implementação de soluções de IA generativa, assistentes inteligentes, Copilot, Azure OpenAI, automações baseadas em linguagem natural e

aplicações de IA voltadas ao negócio;

· Apoiar práticas de DataOps, MLOps e LLMOps, contribuindo para a organização, versionamento, implantação, monitoramento e melhoria contínua de

soluções de dados e IA;

· Utilizar boas práticas de versionamento de código, documentação técnica, controle de alterações e implantação de soluções, preferencialmente com Git,

repositórios colaborativos e pipelines de CI/CD;

· Garantir a qualidade, consistência, rastreabilidade, segurança e governança dos dados utilizados nas soluções;

· Apoiar a estruturação de catálogo de dados, linhagem, regras de qualidade, controles de acesso, políticas de segurança e documentação dos ativos de dados;

· Monitorar a performance, disponibilidade, falhas, logs, alertas e qualidade dos processos de dados, dashboards, integrações e modelos analíticos;

· Atuar na sustentação, correção e otimização de pipelines, modelos, cargas e rotinas de dados em ambiente produtivo;

· Apoiar a criação e evolução de arquiteturas de dados modernas, como Data Lake, Lakehouse, Warehouse, camadas Bronze, Silver e Gold, Delta Lake,

Parquet e modelos analíticos;

· Apoiar iniciativas de dados em tempo real ou quase tempo real, quando aplicável, incluindo dados operacionais, sensores, telemetria, sistemas industriais e

eventos de negócio relacionados à mineração;

· Documentar regras de negócio, fluxos de dados, modelos, integrações, dashboards, pipelines, APIs, automações e processos desenvolvidos;

· Atuar em conjunto com equipes de TI, dados, automação, operação e áreas de negócio para entregar soluções analíticas eficientes, escaláveis e sustentáveis;

· Propor melhorias em processos, sistemas e rotinas por meio do uso de dados, automação e Inteligência Artificial;

· Apoiar a evolução do roadmap de dados, analítica avançada e IA, alinhado às necessidades do negócio e da operação.

· Apoiar a disseminação da cultura data-driven, orientando usuários no uso correto das informações, indicadores, dashboards, ferramentas analíticas e

soluções de IA.

Formação, Experiência e Outros Requisitos

• Formação: Ensino superior completo em Engenharia, Ciência da Computação, Sistemas de Informação, Ciência de Dados, Estatística, matemática ou áreas correlatas.
• Idiomas: Inglês intermediário, especialmente para leitura e interpretação de documentações técnicas, arquiteturas, ferramentas e materiais relacionados a dados, cloud e Inteligência Artificial.
• Experiência com Tecnologia da Informação, preferencialmente com atuação em engenharia de dados, integração de sistemas, BI, analítica avançada, automação, modelagem de dados ou projetos envolvendo Machine Learning e Inteligência Artificial.
• Conhecimentos Técnicos: Conhecimento em SQL, Python, ETL/ELT, integração de dados, plataformas analíticas em nuvem, governança de dados e fundamentos de analítica avançada e IA.
• Experiência com coleta, tratamento, transformação, integração e modelagem de dados para suporte analítico e tomada de decisão.
• Vivência com construção e sustentação de pipelines de dados, processos de ETL/ELT e integração entre múltiplas fontes de informação.
• Experiência com SQL e Python para manipulação de dados, automação, integração com APIs e desenvolvimento de rotinas analíticas.
• Vivência com plataformas de dados em nuvem e ambientes analíticos modernos, preferencialmente Microsoft Fabric, Azure Data Factory, Azure Synapse ou Databricks.
• Conhecimento em modelagem analítica, Data Lake, Lakehouse, Delta Lake, Parquet e organização de dados em camadas analíticas.
• Noções ou experiência com analítica avançada, Machine Learning, modelos preditivos, detecção de anomalias e aplicações de Inteligência Artificial voltadas ao negócio.
• Conhecimento em governança, qualidade, segurança, rastreabilidade e documentação de dados.
• Vivência com dados operacionais, industriais ou aplicados ao contexto de mineração, incluindo mina, planta, manutenção, logística ou processos produtivos, será considerada diferencial.

  HABILITAÇÕES E CERTIFICAÇÕES: Registro ativo no CREA.

  DISPONIBILIDADE PARA RESIDIR EM: Alto Horizonte - GO, Nova Iguaçu - GO, Campinorte - GO, ou Uruaçu - GO;