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Capgemini

Engenheiro(a) de Dados Seguro

PythonPostgreSQLAWSGCPDockerKubernetesGoTerraform
Tradução automática. Consulte o original.

O FOCO DA SUA FUNÇÃO

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 agênticos. 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 os 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(as) de Dados, Engenheiros(as) de Plataforma, Arquitetos(as) 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.

Estamos procurando um(a) Engenheiro(a) de Dados com foco em código para projetar e construir aplicações de dados escaláveis e resilientes para clientes de Defesa. Esta função está na interseção da engenharia de software e engenharia de dados, trabalhando em sistemas de missão crítica onde confiabilidade, segurança e auditabilidade são essenciais.

Você construirá aplicações de dados que processam dados de alto volume e alta velocidade, orquestram fluxos de trabalho complexos e implantam suas próprias soluções em ambientes conteinerizados seguros. Você trabalhará em todo o ciclo de vida, do desenvolvimento à produção, moldando arquiteturas que suportam usuários operacionais, análises e capacidades habilitadas por IA. Cada vez mais, isso inclui GenAI e sistemas agênticos que devem ser executados em ambientes seguros e, às vezes, desconectados, o que é um problema genuinamente difícil e uma parte distintiva do que torna esta função interessante.

Esta função é prática e liderada por engenharia. Você escreverá código de nível de produção, contribuirá para padrões de plataforma seguros e garantirá que seus serviços de dados funcionem de forma previsível em ambientes de Defesa estritamente governados.

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 o cerne de seus objetivos. Você também fará isso.

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.

ATENÇÃO

Autorização de Segurança: Para ser nomeado(a) com sucesso para esta função, deve ser elegível para obter a autorização de Verificação de Segurança (SC) ou autorização DV (Developed Vetting).

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.

Ao longo do 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 por motivos de segurança; portanto, você pode ser questionado(a) sobre sua cidadania no processo de inscrição.

O QUE VOCÊ TRARÁ

Você será um(a) engenheiro(a) de dados forte, com foco em código, que assume a responsabilidade pelo que constrói e se energiza com restrições difíceis em vez de se afastar delas. Você não precisa ter entregue sistemas GenAI ou agênticos em ambientes seguros ainda, mas deve ter um interesse genuíno no problema e as bases de engenharia para assumi-lo.

Essencial

  1. Engenharia central. Python em nível de especialista e fortes bases de engenharia de software: design orientado a objetos, testes automatizados e controle de versão.
  1. Stack de engenharia de dados. Construção de pipelines com frameworks de streaming, motores de processamento distribuído e armazenamento relacional ou analítico (por exemplo, Kafka, Spark, PostgreSQL).
  1. Orquestração. Definição e execução de fluxos de dados com frameworks modernos de orquestração (por exemplo, Airflow, Dagster ou Prefect).
  1. Qualidade e linhagem de dados. Ferramentas e técnicas para testes de dados, documentação e linhagem (por exemplo, Great Expectations ou dbt).
  1. IA, MLOps e LLMOps emergentes. Operacionalização de ML em produção (empacotamento de modelos, monitoramento, implantação controlada) e compreensão de como o serviço de sistemas GenAI e agênticos difere, incluindo avaliação, salvaguardas e observabilidade para saídas não determinísticas.
  1. Conteinerização e Kubernetes. Confiança na implantação de aplicações em ambientes conteinerizados, incluindo a definição de serviços, pods e configurações de implantação (por exemplo, Docker e Kubernetes).
  1. Mentalidade de DevOps. Experiência prática em CI/CD e crença na propriedade dos serviços que você constrói (por exemplo, CI de GitLab, Ações do GitHub ou Argo). Experiência prática na entrega de pipelines de dados e plataformas de dados em ambientes de produção.

Se você for bem-sucedido(a) nesta 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 ESTARÁ FAZENDO

Construindo aplicações de dados

Desenvolvendo componentes de software modulares e de fácil manutenção que processam, transformam e expõem dados para casos de uso analíticos, operacionais ou orientados por IA, com testes e observabilidade incorporados desde o início.

Arquitetura de streaming e em tempo real

Projetando e implementando padrões de ingestão de dados e orientados a eventos que suportam fluxos em tempo real ou quase em tempo real, mantendo-os confiáveis sob condições operacionais exigentes.

Orquestração de fluxo de trabalho

Definindo fluxos de dados programaticamente e gerenciando dependências complexas, agendamento e comportamento de recuperação de erros em ambientes seguros e garantidos.

Operacionalizando fluxos de dados para IA em ambientes seguros

Empacotando, implantando e monitorando cargas de trabalho de dados de ML e, cada vez mais, GenAI e agênticas dentro de ambientes garantidos. Isso pode incluir modelos auto-hospedados ou de peso aberto, recuperação (RAG) e busca vetorial sobre dados governados, e as salvaguardas, avaliação e supervisão humana que sistemas não determinísticos exigem. Executar esses padrões onde serviços de IA conectados à internet não estão disponíveis é uma parte central do futuro da função.

Implantação e propriedade

Conteinerizando seus próprios serviços e implantando-os em ambientes seguros de Kubernetes ou nuvem, usando princípios de CI/CD adaptados para entrega em Defesa. Você será o(a) proprietário(a) de suas aplicações em produção e contribuirá para padrões de implantação seguros.

Resiliência, observabilidade e conformidade

Implementando monitoramento de saúde, logging estruturado, métricas e linhagem para atender aos requisitos de Defesa para auditabilidade, segurança e garantia operacional, incluindo observabilidade para comportamento não determinístico e agêntico. Você projetará sistemas que podem se auto-reparar ou falhar graciosamente quando necessário.

Infraestrutura como Código

Provisionando os recursos dos quais seus serviços dependem usando Infraestrutura como Código, trabalhando em estreita colaboração com as equipes de plataforma para permanecer alinhado(a) com as arquiteturas de Defesa credenciadas.

Para ter

  1. Infraestrutura como Código ou gerenciamento de configuração (por exemplo, Terraform ou Ansible).
  1. Experiência em ambientes seguros, restritos ou isolados (air-gapped), incluindo redes de Defesa ou plataformas alinhadas com MODCloud.
  1. Familiaridade com Google Distributed Cloud (GDC) ou outras plataformas de ponta e on-premises usadas em ambientes restritos ou desconectados.
  1. Exposição a blocos de construção GenAI e agênticos: RAG, busca vetorial, orquestração de LLM, ou avaliação e observabilidade de LLM.
  1. Experiência no uso de assistentes de codificação de IA dentro de limites rigorosos de manuseio de dados e segurança, reconhecendo que ferramentas de IA conectadas nem sempre estão disponíveis em redes seguras.

Trilhas especializadas (adoraríamos profundidade em uma delas; você não precisa de todas elas)

  1. 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.
  1. 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.

SOBRE A CAPGEMINI

Trabalho híbrido: Os locais onde você trabalha 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.

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 nossos colaboradores. 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 thinktanks até hackathons, e acesso a cursos de 250,000 com inúmeras certificações externas da AWS, Microsoft, Harvard Manage Mentor, qualificações em Cibersegurança e muito mais.

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