Como Senior Data Engineer, você será responsável por construir e operar a espinha dorsal de dados de um produto digital de saúde de alto impacto. Com perfil hands\-on e forte senioridade técnica, você projetará pipelines robustos e garantirá a qualidade, a governança e a rastreabilidade dos dados — seguindo os mais altos padrões de segurança e conformidade exigidos pelo setor de saúde. Nosso time tem **escopo fluido**: apesar do foco em engenharia de dados, você transitará também por temas de analytics engineering. Como a IA é parte central do produto, você colaborará de perto com os times de engenharia e IA para transformar dados clínicos e operacionais em ativos confiáveis que alimentam modelos inteligentes. **Atuação prática** * Projetar, construir e manter pipelines de dados robustos (ETL/ELT) que abastecem produtos, análises e modelos; * Garantir qualidade, governança e rastreabilidade de dados com boas práticas de data contracts, catalogação e versionamento de datasets; * Contribuir com modelagem analítica e transformação de dados (ELT/dbt), apoiando a definição de métricas e da camada semântica que servem análises e produtos de dados; * Integrar pipelines de dados em fluxos CI/CD, garantindo reprodutibilidade e rastreabilidade; * Estabelecer observabilidade sobre os dados: tracing, logs, métricas de qualidade e alertas sobre degradação de pipelines; * Garantir conformidade com LGPD e normas aplicáveis ao setor de saúde, aplicando boas práticas de mascaramento de dados, gestão de PII e segurança by design; * Colaborar com os times de engenharia e IA, disponibilizando dados confiáveis para modelos de ML e sistemas de IA em produção. **Requisitos** * Experiência sólida como Senior Data Engineer ou papel equivalente em produtos digitais de alta escala; * Domínio de Python para engenharia de dados; * Experiência com cloud platforms (Azure, AWS ou GCP) e ferramentas de orquestração (Airflow, Prefect ou equivalentes); * Sólido conhecimento em bancos de dados SQL e NoSQL, além de mensageria/eventos (Kafka, RabbitMQ ou equivalentes); * Conhecimento em segurança de dados, mascaramento de PII e conformidade com LGPD e normas do setor de saúde; * Capacidade de atuar com autonomia, entregar com qualidade e comunicar decisões técnicas com clareza para audiências técnicas e não\-técnicas. **Desejado** * Experiência com transformação e modelagem analítica em dbt e com definição de métricas / camada semântica; * Experiência com plataformas de MLOps (MLflow, Databricks, SageMaker ou similares): feature stores, model registry, experiment tracking, serving e monitoramento em produção; * Familiaridade com LLMs em produção e sistemas RAG — ingestão, chunking, indexação, embeddings e buscas híbridas — ou forte disposição para aprender; * Experiência com bancos de dados vetoriais; * Noções de ciclo de vida de modelos: retreinamento contínuo, drift detection e critérios de promoção/rollback com base em métricas de negócio e técnicas. **Diferencial** * Experiência com tracing e avaliações de pipelines RAG (Langfuse, Ragas, DeepEval ou equivalentes); * Conhecimento em técnicas de busca híbrida (BM25 \+ densa), re\-rankers e embeddings proprietários; * Experiência prévia em healthtech, fintechs ou setores com alta regulação de dados; * Contribuições open source ou participação ativa em comunidades de dados e IA.