Data Engineer — IoT, Telemetria e Pipelines Técnicos

Sobre a oportunidade

Esta pessoa atuará na integração, qualidade e processamento de dados técnicos do WDT. O trabalho envolve fusão de sensores, telemetria, dados geoespaciais, inspeções, documentos, séries históricas, InSAR e evidências de campo, além da preparação de dados rastreáveis e confiáveis para RAG, Graph-RAG e avaliações.

O papel combina engenharia de dados com entendimento de contexto técnico. O objetivo é fazer com que dados de campo, ativos, sensores, inspeções e fontes externas cheguem ao WDT de forma organizada, verificável e útil para analytics, IA e decisão de engenharia.

Principais responsabilidades

• Criar pipelines de ingestão, transformação, validação e disponibilização de dados técnicos para o WDT.
• Integrar sensores, gateways, borda, telemetria, séries temporais, dados operacionais e eventos de ativos.
• Estruturar dados de inspeções, documentos, históricos, evidências, geodados e resultados analíticos.
• Definir padrões de qualidade, rastreabilidade, proveniência, versionamento e tratamento de inconsistências.
• Apoiar analytics, motores de risco, painéis executivos, pipelines de IA e preparação de corpus técnico.
• Colaborar com backend, IA, DevOps, QA, modelagem 3D/GIS e engenharia de domínio.
• Documentar fluxos de dados, critérios de validação e limitações conhecidas.

Requisitos obrigatórios

• Experiência com Python, SQL e construção de pipelines de dados.
• Conhecimento de ETL/ELT, APIs, integração de fontes heterogêneas e qualidade de dados.
• Familiaridade com bancos relacionais, NoSQL, armazenamento de arquivos e dados semiestruturados.
• Capacidade de lidar com séries temporais, eventos, logs ou dados operacionais.
• Atenção a rastreabilidade, versionamento, origem dos dados e documentação técnica.
• Interesse em dados de engenharia, sensores, inspeções, ativos ou Digital Twin.

Diferenciais

• Experiência com IoT, telemetria, borda, gateways, InSAR, GIS ou dados geoespaciais.
• Conhecimento de bancos vetoriais, preparação de corpus para RAG, OCR ou parsing técnico.
• Vivência com Azure, cloud, observabilidade, pipelines automatizados e ambientes segregados.
• Noções de modelos de risco, dashboards, analytics ou aprendizado de máquina aplicado.

Tecnologias e ferramentas relacionadas

Python, SQL, APIs, ETL/ELT, NoSQL, séries temporais, IoT/telemetria, cloud, bancos vetoriais como diferencial.

Perfil que buscamos

Buscamos alguém metódico e investigativo, que valorize dados confiáveis tanto quanto código funcionando. Deve conseguir conversar com software, engenharia e operação de campo para transformar dados reais em insumos úteis.

Processo de candidatura

Para se candidatar, envie os seguintes materiais:

Como você utiliza ferramentas de Inteligência Artificial no seu workflow profissional atualmente? Cite ferramentas, exemplos de atividades e explique como valida os resultados produzidos com auxílio de IA.

Informações adicionais podem incluir LinkedIn, GitHub, Behance, Google Scholar, artigos, publicações, websites, demonstrações, aplicativos ou outros links relevantes para a função.

• Currículo atualizado, com formação, experiência profissional, principais projetos, tecnologias utilizadas e responsabilidades exercidas.
• Portfólio com exemplos concretos de trabalhos anteriores. Para software, podem ser GitHub, aplicações, sistemas, APIs, interfaces ou projetos demonstráveis. Para engenharia, podem ser modelos, simulações, relatórios, análises, publicações ou trabalhos técnicos que possam ser divulgados. Projetos confidenciais podem ser apresentados de forma anonimizada.
• Vídeo de apresentação de até 5 minutos, mostrando brevemente um projeto ou portfólio, o problema resolvido, sua participação, tecnologias utilizadas, fluxo de trabalho, ferramentas do dia a dia, uso de Inteligência Artificial e como valida resultados produzidos com apoio de IA.