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SUA MISSÃO SERÁ - Construir e evoluir produtos de dados e inteligência artificial para fortalecer as capacidades de Cyber Security. -
Transformar de dados em insights acionáveis, automações e soluções inteligentes. -
Desenvolver arquiteturas escaláveis de dados e IA, garantindo qualidade, observabilidade, governança e eficiência operacional. -
Liderar tecnicamente iniciativas que utilizem Analytics Avançado, Machine Learning e Inteligência Artificial Generativa para apoiar decisões de risco, compliance e governança. -
Atuar como referência técnica para o time, disseminando boas práticas de engenharia de dados, arquitetura e IA aplicada. REQUISITOS Engenharia de Dados -
Domínio avançado de Python e SQL para construção de pipelines e produtos de dados em ambientes corporativos de missão crítica. -
Experiência com arquiteturas de dados escaláveis, ETL/ELT, modelagem analítica e processamento distribuído utilizando Spark/PySpark. -
Vivência em ambientes AWS, atuando com armazenamento, processamento, observabilidade e governança de dados. -
Experiência na operação de soluções de dados em produção, incluindo monitoramento, qualidade, performance e eficiência de custos. -
Conhecimento de Git, CI/CD e boas práticas de engenharia de software aplicadas a plataformas de dados. Inteligência Artificial Aplicada -
Experiência prática com IA Generativa, LLMs e desenvolvimento de aplicações inteligentes em ambiente produtivo. -
Conhecimento em RAG, Prompt Engineering, Context Engineering e arquiteturas baseadas em agentes. -
Experiência na construção de copilots, assistentes inteligentes ou automações baseadas em IA. -
Conhecimento sobre governança, observabilidade, mitigação de alucinações e monitoramento de soluções de IA. -
Capacidade de transformar problemas complexos de negócio em soluções escaláveis utilizando analytics e inteligência artificial. Arquitetura e Engenharia -
Conhecimento de boas práticas de engenharia de software para produtos de dados e IA. -
Experiência na construção de soluções resilientes, escaláveis e observáveis em produção. -
Vivência na definição de padrões arquiteturais, integração entre plataformas e tomada de decisões técnicas. -
Capacidade de atuar como referência técnica, influenciando arquitetura, qualidade e evolução do time. -
Experiência com APIs, microsserviços e integração entre plataformas corporativas. Diferenciais - Experiência com MLOps, LLMOps e AI Governance. - Vivência em ambientes regulados e sujeitos a requisitos de auditoria, compliance e gestão de riscos. - Experiência na aplicação de dados e analytics para problemas de Cyber Security, risco ou governança. - Conhecimento de técnicas de detecção de anomalias, análise comportamental e classificação de riscos.Responsabilidades e atribuiçõesConstruir e evoluir produtos de dados e inteligência artificial para fortalecer as capacidades de Requisitos e qualificaçõesCertificação: Competências Técnicas: Informações adicionaisO Itaú irá utilizar os dados fornecidos para fins de processos seletivos, inclusive em bancos de vagas alocados em plataformas terceiras. Caso deseje solicitar oposição a este uso, ou exercer quaisquer um dos seus direitos, entre em contato através de nossos canais, disponíveis na Política de Privacidade de candidatos do Itaú Unibanco (https://www.itau.com.br/privacidade/candidatos/). Não há necessidade de aceitar, trata-se apenas de uma ciência.



