Estágio: Engenharia de Dados, IA e Automação

? Local: Presencial

? Carga horária: 6h/dia

? Bolsa auxílio: Compatível com o mercado + benefícios

Você se interessa por dados, inteligência artificial e automação de processos?
Estamos em busca de estudantes com vontade de aprender na prática como projetar pipelines de dados, treinar modelos de IA e automatizar fluxos com ferramentas modernas do ecossistema de dados e nuvem.

Essa é uma oportunidade para atuar na interseção entre engenharia de dados, IA generativa e automações inteligentes, utilizando ferramentas como Apache Airflow, DBT, Watsonx, DataStage, RPA, LLMs e plataformas de agentes de IA.

·        Apoiar na construção e manutenção de pipelines de dados para uso em projetos de IA e analytics;

·        Conectar e integrar diferentes fontes de dados (bancos relacionais, APIs, arquivos, sistemas legados, etc);

·        Colaborar na automação de processos de negócios com RPA e agentes inteligentes;

·        Participar de projetos que envolvem uso de LLMs e IA generativa para extração e classificação de dados;

·        Contribuir para documentação técnica e práticas de governança, segurança e versionamento.

·        Cursando graduação em Engenharia, Computação, Sistemas de Informação, Ciência de Dados ou áreas correlatas (a partir do 3º semestre);

·        Conhecimentos básicos em Python e SQL;

·        Desejável conhecimento em PHP e FlutterFlow;

·        Interesse em engenharia de dados, inteligência artificial e automação de processos;

·        Desejável: noções básicas de LLMs, bibliotecas de IA (scikit-learn, transformers, LangChain) e RPA;

·        Organização, curiosidade e boa capacidade de resolver problemas técnicos.

·        Desenvolvimento de pipelines de dados e integrações escaláveis;

·        Aplicação de IA em processos de automação e análise de dados;

·        Uso de ferramentas modernas como Watsonx, DBT, Airflow, DataStage e LLMs;

·        Conceitos de arquitetura de dados, automação inteligente e engenharia de prompts;

·        Boas práticas de versionamento, testes e documentação de soluções técnicas.

·        Participar de projetos de dados e IA com impacto real em clientes e operações;

·        Mentoria com especialistas em engenharia de dados e inteligência artificial;

·        Ambiente colaborativo, ágil e voltado à inovação tecnológica contínua.