Cientista de Dados Full Stack – Pipeline de Dados & Otimização (Algoritmos Genéticos)

A Leega é uma empresa focada no atendimento eficiente e inovador em seus clientes. Isso não poderia ser diferente com o nosso principal combustível: as pessoas! Nossa cultura é inspiradora e nossos valores estão presentes no dia a dia: ética e transparência, excelência de qualidade, trabalho em equipe, responsabilidade econômica, social e ambiental, relações humanas e credibilidade.Buscamos profissionais inovadores que sejam movidos por desafios e focados em resultados.Se você busca uma empresa dinâmica e parceira e que investe em seus colaboradores através de capacitação constante, a Leega é o lugar para você!>> A LEEGA É PARA TODOS, ficaremos muito felizes em ter você em nosso time. Venha fazer parte da nossa história e da construção do nosso futuro. Cadastre-se agora mesmo em nossas vagas! Responsabilidades e atribuiçõesProfissional Full Stack com forte atuação em engenharia de dados e data science, especializado em algoritmos genéticos e otimização operacional. Atuar de ponta a ponta no ciclo de vida das soluções, desde a ingestão e tratamento dos dados até o desenvolvimento, execução, monitoramento e evolução contínua dos modelos de otimização em ambiente AWS cloud.Responsável por garantir robustez, escalabilidade, observabilidade e melhoria contínua dos processos de planejamento e otimização, integrando múltiplas fontes, serviços distribuídos e consumidores via mensageria. Requisitos e qualificações Responsabilidades:Implementar e monitorar pipelines de ingestão e processamento de dados nos estágios: RAWTRUSTEDREFINEDDesenvolver processos de ingestão via AWS Lambda (Ingestor).Gerenciar dados em S3 (Landing e Output) com formatos:ParquetJSONMetadados de execuçãoDisponibilizar dados para consulta e análise via Amazon Athena.Desenvolver, manter e evoluir modelos de otimização baseados em Algoritmos GenéticosAvaliar desempenho dos modelos com base em:Qualidade das soluçõesTempo de execuçãoEstabilidade e convergênciaTrabalhar continuamente na melhoria dos resultados operacionais.Integrar os serviços de processamento com SQS para:Disparo de execuçõesConsumo assíncrono de mensagensRetorno de resultados e metadadosGarantir integração eficiente com o Planner (Front-End, Back-End e DB).Publicar outputs da execução:Resultados de otimizaçãoLogsMetadados técnicos e funcionaisSkill Técnico:Python (principal)APIs RESTAlgoritmos Genéticos de otimização (Conhecimento) AWS (S3 / Lambda / ECR/ EKS (Kubernetes)/ SQS / Athena/ Docker / SQL (Athena) / Parquet / JSONGitHub / BitbucketObservabilidade e logs Informações adicionaisNão é um pré-requisito, mas, se enquadra como um diferencial, residir próximo a Indaiatuba para atuações presencias pelo menos uma 1x na semana.