Resumo: Um colaborador técnico responsável por construir e manter pipelines de dados, armazéns de dados prontos para IA e infraestrutura escalável para as operações varejistas da Amazon na América Latina. Pontos principais: 1. Construção de armazéns de dados prontos para IA e infraestrutura escalável 2. Integração da engenharia tradicional de dados com frameworks agênticos de IA 3. Atuação como centro de excelência em dados e IA **DESCRIÇÃO** --------------- O Engenheiro de Dados da LATAM é um colaborador técnico responsável por construir e manter pipelines de dados, armazéns de dados prontos para IA e infraestrutura escalável que alimentam agentes de raciocínio GenAI e soluções de BI nas operações varejistas da Amazon no México e no Brasil. Esta função combina a engenharia tradicional de dados com frameworks agênticos de IA, permitindo que partes interessadas do varejo no México e no Brasil acessem dados precisos e em tempo real tanto por meio de painéis tradicionais quanto por interfaces de IA conversacional. A equipe é o centro de excelência em dados e IA da Amazon LATAM, atendendo usuários internos no México e no Brasil. Construímos a infraestrutura que alimenta nosso backend GenAI — um mecanismo de raciocínio de propósito geral que se conecta a qualquer fonte de dados e permite a implantação rápida de soluções de IA. Principais responsabilidades da função 1\. Desenvolvimento de Armazém de Dados Pronto para IA Construir e manter o armazém de métricas comum que serve como única fonte de verdade para todos os agentes de raciocínio GenAI. Isso garante que cada agente consulte dados consistentes e precisos ao analisar métricas comerciais, gerar hipóteses e validar insights. 2\. Engenharia de Pipelines de Dados Projetar e implementar pipelines ETL/ELT escaláveis que alimentam tanto soluções tradicionais de BI quanto de IA: 3\. Infraestrutura de Dados para Agentes de Raciocínio Habilitar soluções agênticas de raciocínio construindo bases de dados robustas que suportem: * Fluxos de Trabalho de Análise de Documentos\* Pipelines que alimentam fluxos de trabalho multifásicos, nos quais agentes leem, analisam, geram hipóteses e validam contra dados reais * Integração de Dados Financeiros: dados de contas de P\&L com padrões históricos para análise automatizada e geração de hipóteses * Dados de Análise de Seleção\* Métricas de funil e descobrimento com granularidade por produto e situação de compra, para suporte automatizado à tomada de decisões **QUALIFICAÇÕES BÁSICAS** ------------------------ * 1\+ ano de experiência em engenharia de dados * Experiência em modelagem de dados, armazenamento de dados e construção de pipelines ETL * Experiência com uma ou mais linguagens de consulta (por exemplo, SQL, PL/SQL, DDL, MDX, HiveQL, SparkSQL, Scala) * Experiência com uma ou mais linguagens de script (por exemplo, Python, KornShell) **QUALIFICAÇÕES DESEJÁVEIS** ---------------------------- * Experiência com tecnologias de big data, tais como: Hadoop, Hive, Spark, EMR * Experiência com alguma ferramenta ETL, como Informatica, ODI, SSIS, BODI, Datastage, etc. Nossa cultura inclusiva capacita os Amazonians a entregar os melhores resultados para nossos clientes. Se você tem uma deficiência e precisa de uma acomodação ou ajuste no local de trabalho durante o processo de candidatura e contratação, incluindo suporte para entrevista ou processo de integração, visite https://amazon.jobs/content/en/how\-we\-hire/accommodations para obter mais informações. Se o país/região em que você está se candidatando não estiver listado, entre em contato com seu Par Recrutador.
João Silva
Indeed · HR
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