Analistas e Consultores: AI, Data Engineering & Media Growth

Estamos buscando profissionais para diferentes frentes de atuação em Data & AI, com oportunidades nos perfis de Media Growth, Engenharia de Dados e AI.

Você não precisa ter experiência em todas as frentes. Confira abaixo o perfil que mais combina com a sua experiência.

• Analisar saturação de criativos, alcance e frequência, eficiência de leilão e entrega.
• Analisar criativos por formato, mensagem e duração.
• Avaliar a qualidade de mídia, incluindo viewability, brand safety e tráfego inválido (IVT).
• Recomendar a distribuição de verba entre canais, campanhas e audiências.
• Gerar e homologar bases de campanhas, cruzando dados das plataformas de mídia com GA4 ou Adobe Analytics.
• Realizar análises de jornada, atribuição além do last click e performance de páginas, como LPs, hotsites e apps.
• Desenhar e analisar testes de incrementalidade e brand lift, como A/B, geo-lift e conversion lift.
• Construir e evoluir dashboards em Power BI e Looker Studio.
• Utilizar IA generativa para apoiar análises, revisão de SQL, exploração de bases, classificação de criativos, identificação de anomalias e geração de recomendações de performance.

• Construir e manter pipelines de ingestão de dados de mídia, incluindo Meta, Google Ads, DV360 e TikTok, além de dados de analytics e CRM.
• Modelar dados em camadas bronze, silver e gold com dbt, criando visões unificadas de mídia, jornada e cliente.
• Garantir qualidade e observabilidade dos dados com testes automatizados, data contracts, monitoramento e alertas.
• Estruturar a camada semântica e métricas de negócio, como ROAS, CAC, LTV e conversões.
• Automatizar operações de mídia via APIs, incluindo criação e atualização em massa de campanhas, públicos e criativos.
• Incorporar LLMs e agentes aos fluxos operacionais, incluindo variações de copy, classificação de criativos e termos de busca e resumos automáticos de performance.

• Projetar, construir e colocar em produção sistemas agênticos, incluindo agentes com tool calling e orquestração multiagente.
• Aplicar context engineering, definindo dados, ferramentas, memória e instruções utilizadas pelo modelo.
• Trabalhar com busca híbrida, reranking e GraphRAG.
• Conectar agentes a dados e sistemas via MCP (Model Context Protocol).
• Criar e manter pipelines de avaliação, incluindo golden datasets, LLM-as-a-judge e testes de regressão.
• Operar LLMOps/AgentOps, incluindo versionamento de prompts e agentes, tracing, observabilidade, controle de custos e latência, roteamento de modelos e caching.
• Implementar guardrails e segurança, incluindo proteção contra prompt injection, validação de saídas estruturadas, tratamento de PII/LGPD e human-in-the-loop.
• Atuar junto à Engenharia de Dados para garantir dados preparados para IA, contemplando camada semântica, metadados, qualidade e governança.
• Desenvolver utilizando assistentes de código, como GitHub Copilot, Claude Code e Cursor, aplicando spec-driven development, testes automatizados e code review.

• Domínio de métricas de mídia pré e pós-clique, como alcance, frequência, CPM, CTR, VTR, CPA e ROAS.
• Experiência com Meta Ads, Google Ads, DV360/CM360, TikTok Ads, Amazon Ads e Mercado Ads.
• GA4 ou Adobe Analytics.
• SQL intermediário, preferencialmente BigQuery.
• Excel ou Google Sheets avançado.
• Power BI, DataViz e storytelling.
• IA generativa aplicada à análise de dados.

• Python e SQL avançado.
• REST APIs, OAuth e webhooks.
• APIs de plataformas de mídia ou analytics, como Meta API, Google Ads API e GA4 Data API.
• Cloud, preferencialmente GCP, incluindo Cloud Functions/Run, Pub/Sub, Cloud Scheduler e BigQuery.
• dbt para transformação e modelagem.
• Airflow/Composer ou Dagster.
• Modelagem dimensional.
• Git, code review e CI/CD.
• GA4 ou Adobe Analytics e plataformas de mídia como Meta e Google Ads.
• Power BI.
• Funil de mídia digital, incluindo conversões, atribuição, públicos e métricas de campanha.

• Engenharia de software sólida em Python, incluindo tipagem, Pydantic, async, testes automatizados, Git e CI/CD.
• APIs com FastAPI e containers.
• SQL e familiaridade com data warehouses, como BigQuery, Snowflake ou Databricks.
• Experiência com aplicações de LLMs em produção, incluindo tool calling, structured outputs e context engineering.
• Frameworks de agentes, como LangGraph, Google ADK, OpenAI Agents SDK, CrewAI ou similares.
• Plataformas de AI em cloud, como Vertex AI/Gemini Enterprise, Amazon Bedrock ou Azure AI Foundry.
• Evals e observabilidade de LLMs, utilizando ferramentas como Langfuse, LangSmith, Arize Phoenix ou OpenTelemetry GenAI.
• Bancos vetoriais e busca híbrida, como pgvector, Vertex AI Vector Search e Elasticsearch/OpenSearch.

• Python para análise de dados.
• Retail Media, como Mercado Ads e Amazon Ads.
• CTV.
• Inglês.

• Snowflake ou Databricks.
• Fivetran, Airbyte ou dlt.
• Terraform.
• FinOps, particionamento e clustering.
• Docker.
• Inglês.

• Segurança em aplicações de LLM e AI responsável.
• Desenvolvimento de servidores MCP.
• Modelos open-weight e inferência otimizada, como vLLM, Ollama e quantização.
• Dados de marketing, incluindo GA4, Adobe Analytics, Meta, Google Ads e CDPs.
• Machine Learning clássico e estatística.
• Inglês

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