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Barueri - SP

Preferencialmente híbrido, 1 a 2x presencial na semana – Morumbi/SP

Atuar como referência técnica na construção de soluções agentic unindo engenharia de dados em Azure e Copilot Studio.
Projetar e desenvolver pipelines de dados em Azure Data Factory e/ou Databricks, preparando bases confiáveis para consumo por agentes de IA.
Construir e evoluir agentes no Copilot Studio, incluindo tópicos, ações, fluxos, conectores e integrações com sistemas corporativos.
Implementar padrões de RAG: curadoria de fontes, chunking, embeddings, estratégias de busca e governança do conteúdo utilizado pelos agentes.
Integrar agentes a dados corporativos via APIs, conectores e camadas analíticas (Lakehouse, SQL, semantic models), garantindo rastreabilidade de respostas.
Definir e supervisionar padrões de observabilidade: logs, telemetria, métricas de uso, qualidade de resposta e monitoramento de falhas ponta a ponta.
Atuar com segurança e governança: controle de acesso, proteção de dados sensíveis, auditoria e conformidade com LGPD.
Apoiar o time em design reviews, troubleshooting de pipelines e agentes, otimização de performance e resolução de incidentes complexos.

Formação e experiência sólida como Engenheiro(a) de Dados em Azure.
Experiência com Copilot Studio (criação de copilots, tópicos, actions, conectores, publicação e gestão de ambientes).
Experiência com pipelines em Azure Data Factory e/ou Databricks.
Domínio de Python e SQL para transformação e automação.
Conhecimento prático de RAG, embeddings, vetorização e estratégias de recuperação de informação.
Experiência com integrações via REST APIs e conectores corporativos.
Conhecimento sólido em segurança (RBAC, Key Vault, identities) e práticas de auditoria/compliance.
Vivência com Git e CI/CD para versionamento e promoção entre ambientes.
Diferencial: Experiência com Microsoft Fabric (Lakehouse, Data Pipelines, Dataflows Gen2, Semantic Model).
Vivência com Azure AI Foundry e/ou Azure OpenAI para orquestração e avaliação de modelos.
Experiência com Power Platform (Power Automate, Dataverse) e conectores avançados.
Implementação de guardrails: content filters, políticas, grounding, fallback e segurança de prompts
Observabilidade e avaliação de agentes: testes, métricas de qualidade, feedback loop e melhoria contínua.
Certificações Azure (DP-203, AI-102, PL-600/PL-700) e/ou Microsoft Applied Skills.

Experiência com Microsoft Fabric (Lakehouse, Data Pipelines, Dataflows Gen2, Semantic Model).
Vivência com Azure AI Foundry e/ou Azure OpenAI para orquestração e avaliação de modelos.
Experiência com Power Platform (Power Automate, Dataverse) e conectores avançados.

Preferencialmente híbrido, 1 a 2x presencial na semana – Morumbi/SP

AI Data Engineer - Azure + Copilot Studio