Atuar na arquitetura, construção e evolução do Data Lake e dos produtos de dados desenvolvidos pelo time, incluindo soluções de Analytics, agentes e modelos de machine learning. Trabalhará em conjunto com o especialista de engenharia de dados na definição e implementação de arquiteturas, modelagem e disponibilização de dados em ambientes distribuídos, utilizando tecnologias como AWS, Spark, Trino e Athena, além de viabilizar o consumo eficiente dessas informações por ferramentas como o Metabase. Será responsável por desenvolver e otimizar pipelines de dados, garantindo performance, escalabilidade, qualidade e governança das informações. Espera-se que o profissional atue com alta autonomia técnica, contribuindo para decisões de arquitetura e para a evolução contínua do ecossistema de dados, assegurando que as soluções atendam às necessidades analíticas e de inteligência dos produtos com robustez e confiabilidade. O QUE VOCÊ VAI FAZER: Atuar na construção e evolução da arquitetura do Data Lake e dos produtos de dados do time (Analytics, agentes e modelos); Desenvolver, otimizar e manter pipelines de dados escaláveis e confiáveis em ambiente AWS; Modelar e estruturar dados para consumo analítico e operacional, garantindo qualidade, performance e governança; Trabalhar em conjunto com o especialista de engenharia na definição de padrões, arquiteturas e boas práticas de dados; Implementar e otimizar consultas e camadas de acesso a dados utilizando Athena e Trino; Processar e transformar grandes volumes de dados utilizando Spark; Garantir a disponibilização eficiente de datasets para consumo em ferramentas analíticas como Metabase; Monitorar, diagnosticar e otimizar o desempenho de pipelines, queries e tabelas no Data Lake; Assegurar qualidade, integridade e rastreabilidade dos dados ao longo de todo o pipeline; Apoiar a definição de estratégias de particionamento, versionamento e organização de dados; Contribuir com a documentação técnica e evolução das boas práticas de engenharia de dados; Acompanhar tendências e propor melhorias contínuas no ecossistema de dados e nas tecnologias O QUE ESPERAMOS DE VOCÊ: Graduação completa em Engenharia, Ciência da Computação, Sistemas de Informação ou áreas correlatas; Experiência sólida em engenharia de dados, construção e manutenção de pipelines de dados em larga escala; Domínio de SQL avançado para manipulação e otimização de grandes volumes de dados; Experiência prática com processamento distribuído utilizando Spark; Experiência com serviços de dados na AWS (ex: S3, Glue, Athena, IAM, entre outros); Experiência com engines de consulta distribuída, como Athena e/ou Trino; Conhecimento em infraestrutura como Código (Terraform) Experiência em streaming de dados em tempo real (Apache Kafka) Conhecimento em bancos relacionais (PostgreSQL), não relacionais (MongoDB) e vetoriais (Milvus, Pinecone, S3 Vector) Experiência em governança de dados (Apache Ranger) Conhecimento em Data lake/lakehouse moderno (Iceberg, PyIceberg) Conhecimento em boas práticas de qualidade, governança e organização de dados; Experiência trabalhando em conjunto com times multidisciplinares (dados, produto e engenharia); Capacidade de estruturar soluções de dados escaláveis e de alta performance. SERIA LEGAL SE TIVESSE: Experiência com disponibilização de dados para ferramentas de BI, como Metabase, Power BI ou Tableau; Vivência com otimização de queries e particionamento de tabelas em Data Lake; Experiência com orquestração de pipelines (ex: Airflow ou similares); Conhecimento em arquitetura de Data Lake; Experiência prévia suportando times de Ciência de Dados e Machine Learning; Conhecimento em práticas de DataOps e observabilidade de pipelines;