Buscamos por profissionais que desejam fazer parte de uma equipe dinâmica, valorizando o crescimento pessoal e o sucesso da equipe. Como Engenheiro de Dados, você estará em busca de talentos para projetar, construir e manter pipelines robustos, seguros e escaláveis em GCP.
Requisitos fundamentais:
* Experiência comprovada como Engenheiro de Dados;
* Sólidos conhecimentos em serviços da Google Cloud Platform (BigQuery, Dataflow, Pub/Sub, Cloud Storage, Composer etc.);
* Fortes domínio em modelagem de dados (dimensional e/ou Data Vault);
* Experiência em arquitetura de pipelines estruturados, semiestruturados e streaming;
* Proficiência em SQL avançado;
* Experiência com Python para orquestração, transformação e automações;
* Vivência com ferramentas de versionamento (Git/GitLab), CI/CD e boas práticas de engenharia;
* Entendimento de princípios de Data Governance, Data Quality e segurança de dados;
* Capacidade de comunicação clara e atuação consultiva junto às áreas de negócio.
Competências adicionais:
* Liderança técnica de projetos de dados complexos;
* Capacidade de definir arquiteturas escaláveis e padrões corporativos;
* Experiência em ambientes altamente regulados ou com grande volume transacional;
* Atuação prévia com integrações avançadas entre sistemas corporativos (ERP, sistemas legados, APIs, streaming);
* Vivência em otimização de custo em plataformas de nuvem (cost efficiency);
* Tomada de decisão técnica e influência sobre stakeholders de tecnologia e produto;
* Vivência com ferramentas de inteligência artificial, aplicadas a: automatização de tarefas, criação de relatórios e análise de dados, apoio à tomada de decisão e inovação contínua, melhoria da eficiência operacional e qualidade das entregas.
Responsabilidades:
* Desenvolvimento de soluções de dados eficientes, escaláveis e aderentes ao ambiente do cliente;
* Implementação de integrações entre sistemas corporativos, APIs, arquivos, eventos e fluxos de streaming (Pub/Sub), garantindo confiabilidade e rastreabilidade;
* Gestão de qualidade e governança dos dados;
* Otimização e performance dos pipelines e consultas, reduzindo custos e garantindo SLA de processamento;
* Atuação consultiva e orientação de stakeholders;
* Identificação de gargalos e propor inovações para melhorar a maturidade analítica da empresa.