Resumo da Vaga: Estagiário(a) em Engenharia de Dados para apoiar o time no desenvolvimento e manutenção de pipelines de dados, com foco em coleta, processamento e organização de informações da web. Principais Destaques: 1. Apoiará na construção de bases de dados confiáveis e escaláveis. 2. Foco em ganho de experiência prática e crescimento profissional. 3. Não é necessário experiência profissional prévia. **Descrição e Responsabilidades:** **Horário:** 30h semanais. 4 dias remoto e 1 dia presencial. **Nível:** Estágio **Regime de contratação:** Não Informado *Estamos em busca de um(a) Estagiário(a) em Engenharia de Dados para apoiar o time no desenvolvimento e manutenção de pipelines de dados, com foco em coleta automatizada, processamento e organização de informações provenientes da web.* *A pessoa atuará no tratamento de dados estruturados e não estruturados, contribuindo para a construção de bases confiáveis e escaláveis que suportem análises, produtos de dados e sistemas internos.* **Principais Atividades** * Desenvolver e manter rotinas de coleta automatizada de dados a partir de fontes públicas na internet * Implementar processos de web scraping e web crawling * Tratar, limpar e estruturar dados em diferentes formatos * Realizar parsing de conteúdos como HTML, PDF e outros formatos * Apoiar a segmentação e organização de grandes volumes de texto para uso em sistemas de recuperação de informação (ex.: chunking) * Auxiliar na construção e automação de pipelines utilizando Python e/ou SQL * Documentar pipelines, fluxos de dados e boas práticas **O foco será em ganhar experiência prática, visando um equilíbrio entre produtividade e crescimento profissional.** **Requisitos:** Estar cursando graduação em áreas como Ciência da Computação, Engenharia, Sistemas de Informação, Ciência de Dados ou áreas correlatas Previsão de formatura: 2027\.1 a 2028\.1 Conhecimentos básicos em Python Noções de SQL e bancos de dados Interesse em engenharia de dados, automação e sistemas de dados Perfil analítico, organizado e com vontade de aprender Facilidade para lidar com dados brutos e não estruturados **Diferenciais** Experiência acadêmica ou pessoal com web scraping e web crawling Conhecimento em bibliotecas como BeautifulSoup, Scrapy, Selenium ou similares Experiência com parsing de arquivos PDF Conhecimento em Git e controle de versão Contato com pipelines de dados ou ambientes de dados em nuvem Não é necessário experiência profissional prévia, mas projetos pessoais ou acadêmicos na área de **Engenharia de Dados** serão valorizados. **Benefícios:** Vale\-transporte