Página da Vaga | Principal AI Platform Engineer (Databricks) Pular para o conteúdo principal Ir para a página da empresa Candidatar-se Principal AI Platform Engineer (Databricks) Copiar link Erro ao copiar link Compartilhar vaga Link copiado Ir para candidatura Descrição da vaga Somos o Grupo Casas Bahia, com mais de 70 anos de história, realizando os sonhos de +100 milhões de brasileiros. Aqui, somos protagonistas o tempo todo, sempre com integridade e ética em tudo o que fazemos. A paixão pela nossa gente é o que nos move, e a dedicação total ao cliente é o nosso compromisso diário. Entregamos resultados e buscamos sempre a simplicidade em tudo o que fazemos! Estamos estruturando o Centro de Excelência (CoE) de Inteligência Artificial do Grupo Casas Bahia: a área responsável por construir a base tecnológica, definir padrões e desenvolver aceleradores que permitirão escalar Inteligência Artificial em toda a companhia — de Analytics à IA Generativa. Buscamos um(a) Especialista II , posição de alta senioridade na carreira técnica , equivalente ao nível gerencial e sem gestão direta de pessoas, para gerir a plataforma de Dados e IA (Databricks). definindo a arquitetura, a governança e as diretrizes tecnológicas que orientarão os times de engenharia. Mais do que entregar soluções, essa posição será responsável por estabelecer padrões, apoiar decisões estratégicas e criar uma plataforma capaz de sustentar a evolução da IA em escala. Responsabilidades e atribuições Definir a arquitetura da plataforma de Dados e IA (Databricks) em larga escala, incluindo Lakehouse, Delta Lake, Spark/PySpark e camadas de consumo. Estabelecer padrões de engenharia relacionados à performance, segurança, observabilidade, CI/CD e Infraestrutura como Código (IaC), garantindo sua adoção pelos times. Definir e evoluir a governança da plataforma , contemplando Unity Catalog, ciclo de vida dos dados, FinOps de workloads e gestão de capacidade. Estruturar a base técnica para IA Generativa na companhia , incluindo serving de modelos, RAG sobre dados corporativos, guardrails, avaliação de modelos e práticas de LLMOps. Conduzir análises e recomendações de build vs. buy, considerando aspectos de custo, prazo, riscos e aderência tecnológica. Apoiar o desenvolvimento técnico de engenheiros seniores e especialistas das disciplinas de Engenharia de Dados, Ciência de Dados e Engenharia de IA. Negociar trade-offs técnicos com lideranças de negócio e traduzir objetivos estratégicos em um roadmap de evolução da plataforma para os próximos 12 a 24 meses. Requisitos e qualificações Requisitos Técnicos: Domínio avançado de Databricks, Spark/PySpark, arquitetura Lakehouse e Delta Lake. SQL e Python em nível avançado. Unity Catalog e MLflow em uso produtivo (governança e ciclo de vida de modelos). Cloud em produção — preferencialmente Azure, GCP ou AWS — com CI/CD, versionamento e infraestrutura como código. Integração de LLMs e agentes a dados estruturados e não estruturados, com noção clara de custo, latência e risco. Requisitos de Experiência: Experiência em definir um padrão ou plataforma de dados que foi adotado por múltiplos times — e sustentação dessa decisão ao longo do tempo. Experiência em conduzir uma decisão de arquitetura ou de build vs. buy com impacto plurianual, defendendo-a diante de liderança técnica e de negócio. Experiência em operar Databricks em ambiente corporativo de escala relevante, respondendo por performance, segurança e custo — não apenas por entregas de pipeline. Experiência em modernizar plataforma de dados legada convivendo com sistemas em produção. Experiência em colocar solução de LLM, RAG ou agentes em produção com dados corporativos, incluindo avaliação e controle de risco (não apenas prova de conceito). Experiência em formar pessoas técnicas que hoje conduzem domínios sozinhas. Seria muito legal se você tivesse (diferenciais): Certificações Databricks. Experiência com Mosaic AI ou Databricks AI/BI. Conhecimento em bancos vetoriais e busca s