Infraestrutura de Dados: Foca na construção e manutenção de pipelines de dados, sistemas de armazenamento e processamento de grandes volumes de dados.

Engenharia de Machine Learning: Envolve a preparação de dados para modelos de aprendizado de máquina, construção de pipelines de inferência e implantação de modelos em produção.

DataOps: Práticas que visam otimizar o ciclo de vida dos dados, garantindo a qualidade, velocidade e confiabilidade dos processos de dados.

Engenharia de IA: Área emergente focada na construção e manutenção de sistemas de inteligência artificial, incluindo o desenvolvimento de agentes de IA e modelos de linguagem de grande porte (LLMs).

Bancos de Dados: Migração e otimização de bancos de dados, tanto relacionais quanto não relacionais, para diferentes finalidades.

Data Warehousing: Criação e gestão de data warehouses para análises e tomada de decisões.

Cloud Computing: Migração de soluções de dados para plataformas em nuvem (AWS, Azure, Google Cloud).

Big Data: Trabalho com grandes volumes de dados, utilizando tecnologias como Hadoop, Spark e outras ferramentas de processamento distribuído.