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Última atualização: 9 de Novembro de 2026

Engenheiro de Dados e Plataforma de Agentes Sênior (GCP)

Atuação com BigQuery, Dataflow, Dataproc, Pub/Sub e Cloud Storage para pipelines de dados e IA.

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🧓🏽 Sênior💼 CLT🌍 100% Remoto

Via Gupy

Sobre

A Leega busca um Engenheiro de Dados e Plataforma de Agentes Sênior com foco em GCP para atuar na construção e manutenção de pipelines de ingestão, transformação e qualidade de dados em batch e streaming, utilizando tecnologias como BigQuery, Dataflow, Dataproc, Pub/Sub e Cloud Storage. O profissional será responsável por modelar e organizar o Data Lake/Lakehouse, definir contratos de dados, preparar dados para IA, garantir conformidade com a LGPD e disponibilizar dados e sistemas internos para agentes de IA.

Responsabilidades

  • Construir e manter pipelines de ingestão, transformação e qualidade de dados em batch e streaming com BigQuery, Dataflow, Dataproc, Pub/Sub e Cloud Storage.
  • Modelar e organizar o Data Lake/Lakehouse em BigQuery e BigLake, com camadas, particionamento e otimização de custo e performance.
  • Definir contratos de dados (schemas, freshness e SLAs) e monitorar a qualidade e a linhagem das fontes.
  • Preparar dados para IA: limpeza, anonimização, chunking e geração de embeddings para Vertex AI RAG Engine, Vertex AI Search e vector stores.
  • Garantir conformidade com a LGPD no tratamento de dados sensíveis de saúde, aplicando mascaramento, anonimização (Sensitive Data Protection), policy tags e residência de dados antes que esses dados cheguem aos ambientes de IA.
  • Desenhar acesso a dados entre projetos (Cloud IAM, Dataplex, BigLake, Analytics Hub) evitando cópias, com menor privilégio e trilha de auditoria.
  • Disponibilizar dados e sistemas internos como ferramentas para agentes via servidores MCP e MCP Toolbox, apoiando o time de IA na integração com Vertex AI Agent Engine e Agent Development Kit (ADK).
  • Manter pipelines de MLOps/LLMOps com Vertex AI Pipelines, incluindo avaliação, guardrails (Model Armor) e monitoramento de drift e qualidade das respostas.
  • Provisionar a infraestrutura de dados e IA como código com Terraform e CI/CD, e acompanhar custos por área, projeto e modelo (FinOps) com billing export para BigQuery e labels.
  • Implementar observabilidade ponta a ponta (OpenTelemetry, Cloud Logging, Cloud Monitoring, Cloud Trace) e apoiar estratégias de resiliência e disaster recovery.

Requisitos

  • Domínio de Python e SQL.
  • Experiência sólida em engenharia de dados no GCP: BigQuery, Cloud Storage, Dataflow ou Dataproc e Pub/Sub.
  • Experiência com orquestração de pipelines (Cloud Composer/Airflow, Cloud Workflows ou similares).
  • Conhecimento em governança e segurança de dados no GCP: Cloud IAM, Dataplex, policy tags e Cloud KMS.
  • Terraform e CI/CD (Cloud Build, GitHub Actions ou similares).
  • Experiência prática em ambientes GCP com múltiplos projetos, organização e folders.
  • Vivência com sistemas distribuídos e orientados a eventos (filas, retries, idempotência e consistência).
  • Experiência preparando dados para ao menos uma aplicação com LLM em produção (RAG ou agentes com uso de ferramentas).
  • Conhecimento de LGPD aplicada a dados sensíveis, incluindo técnicas de anonimização e mascaramento.
  • Comunicação clara com cientistas de dados, times de IA, áreas de negócio e parceiros externos.
  • Disciplina de segurança e ética no tratamento de dados sensíveis de pacientes, especialmente quando consumidos por agentes autônomos.
  • Capacidade de explicitar trade-offs técnicos (cópia de dados vs. acesso entre projetos, batch vs. streaming, custo vs. latência).
  • Hábito de documentar e atribuir ownership de pipelines, fontes de dados e ferramentas entre os times.

Desejáveis

  • Conhecimento em Vertex AI (RAG Engine, Vertex AI Search, Agent Engine, Pipelines), Gemini e Model Armor.
  • Conhecimento em Frameworks de agentes (ADK, LangChain, LangGraph, CrewAI) e desenvolvimento de servidores MCP.
  • Conhecimento em Vector stores (Vertex AI Vector Search, AlloyDB com pgvector, BigQuery Vector Search); GraphRAG é um plus.
  • Experiência no setor de saúde ou com padrões de dados clínicos (HL7, FHIR, Cloud Healthcare API).
  • Conhecimento em Data Mesh, arquitetura hub-and-spoke e FinOps no GCP.
  • Certificação Google Cloud Professional Data Engineer, Professional Machine Learning Engineer ou FinOps Certified Practitioner.

Benefícios

  • Convênio Médico Porto Seguro
  • Convênio Odontológico Porto Seguro
  • Participação nos Lucros e Resultados (PLR)
  • Auxílio Creche
  • Vale Alimentação e Refeição Alelo
  • Auxílio Home Office
  • Parcerias com Instituições de Ensino
  • Incentivo para Certificações, inclusive em Cloud (GCP, Azure, AWS)
  • Pontos Livelo
  • Total Pass
  • Mindself

Outras Informações

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