Reino Unido
Marks & Spencer
Capgemini
Engenheiro(a) de Dados de IA
Reino Unido
Birmingham, England, United Kingdom · Bristol, England, United Kingdom · London, England, United Kingdom · Manchester, England, United Kingdom · Newcastle upon Tyne, England, United Kingdom
PythonSQLAWSGCPGo
Tradução automática. Consulte o original.
COM QUEM VOCÊ VAI TRABALHAR
Como Engenheiro(a) de Dados na Capgemini, você projetará, construirá e operará pipelines de dados e produtos de dados confiáveis e escaláveis: as bases confiáveis que impulsionam a análise, IA, GenAI e sistemas cada vez mais agentes. Você trabalhará diretamente com ferramentas modernas de engenharia de dados e serviços em nuvem para ingerir, transformar e servir dados, e preparará e governará os conjuntos de dados dos quais os modelos de IA e agentes de IA dependem para se comportar de forma segura e correta. Você também usará engenharia assistida por IA para acelerar sua própria entrega, mantendo a propriedade humana clara de cada resultado.
Você fará parte da equipe de Plataformas de Dados dentro da Prática Global de Insights e Dados, que tem visto um crescimento forte e sustentado em uma ampla gama de setores. Plataformas de Dados abriga Engenheiros de Dados, Engenheiros de Plataforma, Arquitetos de Soluções e Analistas de Negócios impulsionando a transformação digital e de dados de nossos clientes em plataformas de nuvem modernas. Somos especializados nos mais recentes frameworks, arquiteturas de referência e tecnologias em AWS, Azure e GCP, e plataformas de dados como Databricks e Snowflake.
INFORMAÇÕES ADICIONAIS
ATENÇÃO
INFORMAÇÕES ADICIONAIS
Trabalho híbrido: Os locais de onde você trabalhará no dia a dia variarão de acordo com sua função, suas necessidades e as do negócio; será uma mistura de escritórios da Empresa, locais de clientes e sua casa; observando que você não poderá trabalhar em casa 100% do tempo.
Se você for oferecido(a) com sucesso esta posição, passará por uma série de verificações pré-emprego, incluindo identidade, nacionalidade (única ou dupla) ou status de imigração, histórico de emprego retroativo a 3 anos contínuos e verificação de antecedentes criminais não declarados (conhecida como Disclosure and Barring Service).
O QUE VOCÊ TRARÁ E EXPERIÊNCIA NECESSÁRIA
Autorização de Segurança: Para ser nomeado(a) com sucesso para esta função, você deve ser elegível para obter a autorização de Verificação de Segurança (SC) ou autorização de Investigação Desenvolvida (DV).
Para obter a autorização SC, o(a) candidato(a) selecionado(a) deve ter residido continuamente no Reino Unido nos últimos 5 anos, juntamente com outros critérios e requisitos.
Durante todo o processo de recrutamento, você será questionado(a) sobre sua elegibilidade para autorização de segurança, como, mas não se limitando a, país de residência e nacionalidade.
Algumas posições são restritas a cidadãos(ãs) do Reino Unido exclusivamente por motivos de segurança; portanto, você pode ser questionado(a) sobre sua cidadania no processo de inscrição.
Você trará experiência sólida e prática na entrega de engenharia de dados em produção, e um interesse genuíno em como sistemas de IA e agentes mudam o que é uma boa engenharia de dados. Você não precisa ter feito todo o trabalho específico de IA abaixo ainda, mas deve estar ansioso(a) para fazê-lo e ser capaz de demonstrar os fundamentos de engenharia que o tornam possível.
Essencial
- Experiência prática na entrega de pipelines de dados e plataformas de dados em ambientes de produção.
- Forte conhecimento em Python e SQL, com prática sólida de engenharia de software (Git, revisão de código, testes unitários, CI/CD) e a capacidade de solucionar problemas de produção.
- Experiência com processamento de dados distribuído e padrões modernos de lakehouse/warehouse, com bom instinto de modelagem de dados e desempenho.
- Experiência com serviços de dados em nuvem (armazenamento, computação e orquestração) em pelo menos uma nuvem principal.
- Uso prático de assistentes de codificação de IA em um fluxo de trabalho de engenharia real, com compreensão de confidencialidade de dados e uso seguro e responsável.
- Mentalidade de aprendizado contínuo e comunicação clara com colegas técnicos e não técnicos.
O FOCO DA SUA FUNÇÃO
Você construirá e executará os produtos de dados dos quais a IA moderna depende. Isso significa engenharia de dados clássica e de alta qualidade (pipelines batch e de streaming, padrões lakehouse e warehouse, conjuntos de dados bem governados e auditáveis), e a disciplina mais recente de engenharia de dados para IA e agentes: pipelines de recuperação, embeddings e vetores, preparação de features e contexto, e a observabilidade necessária quando os sistemas que consomem seus dados são não determinísticos e não podem ser simplesmente testados unitariamente.
Você construirá e executará os produtos de dados dos quais a IA moderna depende. Isso significa engenharia de dados clássica e de alta qualidade (pipelines batch e de streaming, padrões lakehouse e warehouse, conjuntos de dados bem governados e auditáveis), e a disciplina mais recente de engenharia de dados para IA e agentes: pipelines de recuperação, embeddings e vetores, preparação de features e contexto, e a observabilidade necessária quando os sistemas que consomem seus dados são não determinísticos e não podem ser simplesmente testados unitariamente.
O que você fará
- Você trabalhará dentro dos limites de segurança e conformidade acordados, o que é importante nos ambientes regulamentados e do setor público em que operamos.
- Construir e manter pipelines de dados e produtos de dados. Usar ETL/ELT apropriado e processamento distribuído para ingerir, transformar e curar dados confiáveis em plataformas de armazenamento e análise em nuvem.
- Engenharia de dados para casos de uso de IA e agentes. Preparar conjuntos de dados e features curados e governados para análise e ML; construir pipelines de recuperação e embeddings (vetores, chunking, metadados) que atendem fluxos de trabalho RAG e de agentes; e ajudar a expor dados a sistemas de IA através de padrões como APIs e o Model Context Protocol (MCP).
- Aplicar modelagem de dados, qualidade e governança. Desenvolver modelos escaláveis, aplicar validação e verificações de qualidade, e manter linhagem e documentação para que os produtos de dados sejam confiáveis e auditáveis. Isso importa ainda mais quando um agente de IA, não apenas um humano, está agindo sobre eles.
- Construir observabilidade para sistemas não determinísticos. Implementar logging, alertas e SLAs para pipelines de produção, e contribuir para a avaliação e monitoramento de dados e saídas voltadas para IA (por exemplo, drift, qualidade de recuperação, detecção de anomalias) com revisão humana clara.
- Usar engenharia assistida por IA de forma responsável. Acelerar o desenvolvimento, testes e documentação com assistentes de codificação, aplicando boa higiene de prompt, protegendo dados confidenciais e sendo responsável pelos resultados.
- Colaborar entre equipes. Trabalhar com analistas de negócios, engenheiros de plataforma, cientistas de dados e DevOps para entregar soluções seguras e bem testadas em um ambiente ágil, comunicando claramente suas decisões de design.
- Continuar elevando o padrão. Usar controle de versão, revisão de código, testes automatizados e CI/CD; compartilhar conhecimento, contribuir para aceleradores e padrões, e manter-se atualizado(a) com a prática moderna de engenharia de dados e IA.
Desejável
- Exposição a blocos de construção de GenAI/agentes: RAG, embeddings e busca vetorial, orquestração de LLM (por exemplo, LangGraph, LlamaIndex, Semantic Kernel), ou avaliação/observabilidade de LLM (por exemplo, LangSmith, Ragas).
- Experiência com streaming e orientada a eventos (por exemplo, Kafka, Spark Structured Streaming). *
- Certificações relevantes em nuvem e/ou engenharia de dados.
Trilhas especializadas (adoraríamos profundidade em uma delas; você não precisa de todas elas)
- Azure / Databricks Azure Data Lake Storage, Databricks, Apache Spark, Delta Lake, Azure Data Factory, MLflow; e, para a ponta de IA, Databricks Mosaic AI, Vector Search e Unity Catalog, ou Azure OpenAI, Azure AI Foundry e Azure AI Search.
- AWS: Glue, Lambda, Step Functions, Kinesis, EMR, Athena, Redshift, lagos de dados S3; e, para a ponta de IA, Amazon Bedrock, Knowledge Bases for Bedrock
O que ofereceremos a você
Você será incentivado(a) a ter um equilíbrio positivo entre vida pessoal e profissional. Nossa abordagem de trabalho predominantemente híbrida significa que incorporamos o trabalho híbrido em tudo o que fazemos e tornamos arranjos de trabalho flexíveis a realidade do dia a dia para nossas pessoas. Todos os funcionários(as) do Reino Unido são elegíveis para solicitar arranjos de trabalho flexíveis.
Você será capacitado(a) a explorar, inovar e progredir. Você se beneficiará da mentalidade de 'aprendizado para a vida' da Capgemini, o que significa que terá inúmeras oportunidades de treinamento e desenvolvimento, desde think tanks até hackathons, e acesso a cursos de 250,000 com inúmeras certificações externas de AWS, Microsoft, Harvard Manage Mentor, qualificações em Cibersegurança e muito mais.
Por que somos diferentes
Na Capgemini, ajudamos organizações em todo o mundo a se tornarem mais ágeis, mais competitivas e mais bem-sucedidas. Soluções técnicas inteligentes, personalizadas e muitas vezes inovadoras para problemas complexos são a norma. Mas também é a norma uma cultura tão colaborativa quanto visionária. Trabalhando em estreita colaboração uns com os outros e com nossos clientes, entendemos profundamente os negócios e os objetivos deles. Você também.
A Capgemini tem orgulho de representar quase 130 nacionalidades e sua diversidade cultural. Nossa definição holística de diversidade se estende além de gênero, identidade de gênero, orientação sexual, deficiência, etnia, raça, idade e religião.
A Capgemini vê a diversidade como tudo o que nos torna quem somos como organização, incluindo nosso histórico social, nossas experiências de vida e trabalho, nossos estilos de comunicação e até mesmo nossa personalidade. Essas dimensões contribuem para o tipo de diversidade que mais valorizamos: diversidade de pensamento.
Mais oportunidades com um só perfil
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