Engenheiro de Dados Sênior

Sobre a Mariana Minerals Mariana Minerals é uma empresa de minerais verticalmente integrada, focada em software, com a missão de fornecer os minerais críticos que impulsionam a energia moderna, a IA e as tecnologias de defesa. Estamos reimaginando a cadeia de suprimentos de minerais combinando profunda experiência no setor com software avançado, automação e tomada de decisão baseada em dados. O Papel A Mariana Minerals está construindo a cadeia de suprimentos de minerais críticos do zero — e estamos procurando um Engenheiro de Dados Sênior para ajudar a torná-la autônoma. Não somos uma empresa de software vendendo ferramentas para operadores de mineração. Somos uma empresa de mineração que constrói software. A Mariana projeta, constrói, comissiona e opera nossas próprias minas e refinarias. Desenvolvemos processos químicos proprietários e os executamos em escala laboratorial, piloto e comercial. Hoje, estamos produzindo sais de lítio de grau de bateria a partir de águas residuais reais de petróleo e gás em nossas instalações. Nossa primeira instalação de produção de lítio em escala comercial, a Lithium One, tem como meta a produção inicial no primeiro trimestre de 2027. Como Engenheiro de Dados Sênior na Mariana, você será responsável por um domínio de dados de ponta a ponta — projetando os pipelines, esquemas e contratos que tornam toda uma classe de dados de planta confiáveis e consultáveis. Os sistemas que você constrói são a base da qual cada modelo e cada decisão operacional depende. A Tecnologia Este é um dos trabalhos de dados aplicados mais interessantes acontecendo hoje. Nossa plataforma interna, PlantOS, usa os mesmos kits de ferramentas de aprendizado por reforço que impulsionam veículos autônomos e robôs humanoides — mas aplicados ao controle autônomo de curto intervalo de circuitos de refino de minerais. Nada disso funciona sem dados: cada ponto de ajuste que esses modelos ajustam, e cada decisão que tomamos sobre uma planta, baseia-se em transformar a realidade industrial confusa em dados confiáveis, consultáveis e prontos para modelos. O ambiente é ruidoso e não estacionário: sensores sofrem desvios, resultados de laboratório chegam atrasados e malformados, composições de águas residuais mudam, equipamentos envelhecem. A espinha dorsal de dados tem que acompanhar. O objetivo final são operações de refino totalmente autônomas — e os pipelines que você constrói são a base sobre a qual tudo o resto se sustenta.   O Que Você Fará • Trabalhar entre domínios — por exemplo, todos os dados de sensores e historiadores da planta, ou todos os resultados laboratoriais e analíticos — incluindo design de esquema, orquestração, confiabilidade e o contrato que ele expõe a todos os downstream. • Projetar e evoluir nossa frota de pipelines que extraem dados de fontes industriais confusas — sensores, sistemas laboratoriais, historiadores, imagens e muito mais — para nossos bancos de dados e data warehouse. • Modelar dados de séries temporais e analíticos da planta tanto para análise humana quanto para treinamento, validação e monitoramento de aprendizado de máquina; ser dono da qualidade, observabilidade e linhagem dos dados em seu domínio. • Construir a arquitetura de dados que alimenta o ML de produção — a camada de treinamento e monitoramento — em parceria com os engenheiros de ML que são donos da semântica específica do modelo. • Orientar engenheiros em início de carreira e definir os contratos de dados nos quais outras equipes se baseiam. • Trabalhar na fronteira com o aprendizado de máquina de forma deliberada: você é dono da plataforma e da interface que ela expõe; os engenheiros de ML são donos das funcionalidades e modelos construídos sobre ela. A camada de treinamento e monitoramento é um terreno compartilhado que vocês projetam juntos.   Qualificações Desejadas • 4+ anos em engenharia de dados ou função intimamente relacionada. • Python e SQL fortes, com profunda experiência em projetar esquemas de banco de dados e data warehouse, incluindo dados de séries temporais e/ou analíticos. • Experiência comprovada na construção de pipelines de dados confiáveis e orquestrados e na operação deles na nuvem com containers e CI/CD. • Experiência com qualidade de dados, observabilidade e linhagem, e conforto com fontes confusas do mundo real — sensores com desvio, exportações malformadas e as peculiaridades de sistemas industriais. • Ser proativo e confortável em ambientes de alta ambiguidade, trabalhando diretamente com engenheiros de processo, engenheiros de ML e equipes de operações. • Bônus: experiência em alimentar dados para sistemas de ML — conjuntos de dados de treinamento, pipelines de recursos, monitoramento de modelos — ou trabalhar com dados industriais, de sensores ou de historiadores.   Por Que Este Papel Nós somos donos dos projetos, geramos os dados e fechamos o ciclo. Cada instalação que construímos torna o software mais inteligente — e a próxima instalação mais rápida e barata. A mineração é um dos últimos grandes setores industriais que não foi reconstruído com software moderno. A oportunidade aqui não é uma lacuna de funcionalidade — são fluxos de trabalho e sistemas inteiros que ainda não existem. Seu trabalho moldará diretamente como minerais críticos são produzidos em escala nas próximas décadas. Nossa cultura é construída sobre três princípios: Extreme Ownership (Propriedade Extrema) – Assumimos total responsabilidade pelos resultados, impulsionando incansavelmente as soluções. Engineer Out Requirements, then Automate (Engenhe os Requisitos, depois Automatize) – Simplificamos, otimizamos e então automatizamos para escala. Share Your Legos (Compartilhe seus Legos) – Colaboramos abertamente, compartilhamos conhecimento e capacitamos uns aos outros para construir soluções maiores e melhores. Junte-se a nós enquanto construímos o futuro do fornecimento e suprimento responsável de minerais.