Data Engineer Sênior

Data Engineer Sênior

Estamos em busca de um(a) Data Engineer Sênior para atuar no desenvolvimento, manutenção e evolução de soluções de Engenharia de Dados, garantindo a qualidade, confiabilidade, escalabilidade e performance dos dados utilizados em iniciativas de analytics, BI e produtos de dados.

Buscamos profissionais com mais de 4 anos de experiência em Engenharia de Dados e experiência prática com AWS, Airflow, dbt, Snowflake e Databricks, além de conhecimento em arquitetura medalhão (Bronze, Silver e Gold).

A pessoa será responsável por desenvolver e otimizar pipelines de dados, estruturar processos de ingestão e transformação e contribuir para a evolução da arquitetura e dos ambientes de dados, aplicando boas práticas de engenharia, qualidade e governança.

Principais responsabilidades

• Desenvolver, manter e otimizar pipelines de dados, garantindo estabilidade, escalabilidade, confiabilidade e eficiência.
• Construir e orquestrar workflows de dados utilizando Apache Airflow.
• Desenvolver e manter processos de transformação e modelagem de dados utilizando dbt.
• Implementar e evoluir soluções de Engenharia de Dados utilizando AWS, Snowflake e Databricks.
• Projetar e implementar pipelines de ingestão, processamento e transformação de dados utilizando abordagens ETL/ELT.
• Aplicar e manter a arquitetura medalhão, organizando os dados nas camadas Bronze, Silver e Gold.
• Estruturar e otimizar ambientes de Data Lake e Data Warehouse para atender às necessidades analíticas e de negócio.
• Garantir a qualidade, integridade, consistência, segurança e rastreabilidade dos dados.
• Monitorar e otimizar consultas SQL, pipelines e processos de processamento de dados.
• Aplicar boas práticas de versionamento de código, testes, documentação e CI/CD.
• Colaborar com profissionais de Engenharia, Analytics, BI, Produto e áreas de negócio para desenvolver soluções orientadas a dados.
• Contribuir para decisões técnicas, melhorias arquiteturais e evolução contínua dos processos de Engenharia de Dados.

Requisitos

Requisitos obrigatórios

• Mais de 4 anos de experiência profissional em Engenharia de Dados.
• Experiência prática com AWS, aplicada a soluções e pipelines de dados.
• Experiência com Apache Airflow para orquestração e agendamento de pipelines.
• Experiência com dbt para transformação, modelagem e organização de dados.
• Experiência com Snowflake em ambientes de armazenamento, processamento ou análise de dados.
• Experiência com Databricks em soluções de Engenharia de Dados e processamento de dados.
• Conhecimento e experiência com arquitetura medalhão (Bronze, Silver e Gold).
• Conhecimento avançado de SQL.
• Experiência com Python ou Scala.
• Experiência na construção e manutenção de pipelines e processos ETL/ELT.
• Conhecimento de Data Lakes, Data Warehouses e modelagem de dados.
• Familiaridade com controle de versão, testes e práticas de CI/CD aplicadas a soluções de dados.
• Inglês suficiente para leitura de documentação técnica e comunicação em contexto profissional

Diferenciais

• Experiência com processamento de dados em tempo real e arquiteturas de streaming.
• Conhecimento de Apache Spark e Kafka.
• Experiência com governança de dados, Data Catalog, linhagem e qualidade de dados.
• Vivência na definição de padrões técnicos e melhorias de arquitetura.
• Experiência em equipes multidisciplinares e ambientes orientados a produtos de dados.
•  

Perfil desejado:

Buscamos uma pessoa com sólida experiência técnica em Engenharia de Dados, capacidade de resolver problemas complexos, visão arquitetural e autonomia para desenvolver e otimizar soluções de dados.

É importante que o(a) profissional tenha experiência prática com as tecnologias solicitadas e consiga explicar sua aplicação em projetos reais, demonstrando conhecimento de pipelines, orquestração, transformação, processamento e organização dos dados em arquitetura medalhão.

Valorizamos profissionais com pensamento analítico, boa comunicação, colaboração entre equipes e foco na construção de soluções confiáveis, escaláveis e alinhadas às necessidades do negócio.