Engenheiro de Dados e ML (Petrópolis)Na Minsai, acreditamos na tecnologia como força para transformar realidades e gerar impacto positivo. Desenvolvemos soluções que conectam inovação, eficiência e progresso em setores essenciais como administração pública, telecomunicações & mídia, energia & utilities, indústria & consumo, saúde e finanças.Responsabilidades e atribuições:Expertise em arquitetura AWS, Infraestrutura como Código (Terraform ou CloudFormation preferencial), Pipelines CI/CD, Design de observabilidade e monitoramento;Ajuste de desempenho e planejamento de capacidade;Automação de tarefas operacionais, análise de tendências de incidentes e estratégias para redução do MTTR;Metodologia de análise de causa raiz;Melhores práticas de DevOps e SRE;Definir padrões técnicos e boas práticas para o time;Visão de negócio: entender a necessidade dos stakeholders e traduzi-la em soluções escaláveis;Comunicação: clareza ao explicar conceitos complexos a perfis não técnicos;Documentação e storytelling com dados;Resiliência e ownership: assumir a responsabilidade pelo ciclo de vida do dado;Resolver problemas em cenários de alta pressão;Colaboração e trabalho em equipe: capacidade de trabalhar em squads multidisciplinares;Cultura DevOps Agile (Scrum ou Kanban).Benefícios:Modelo de contratação CLT;Plano de Saúde subsidiado pela empresa para o titular;Opção de inclusão de dependentes no Plano de Saúde com desconto em folha de pagamento;Assistência Odontológica (opcional);Vale Refeição no cartão Flash Benefícios;POP - Programa de Orientação Pessoal (suporte emocional e aconselhamento);Plataforma de Saúde Wellhub-Gympass (acesso a mais de 700 academias em todo o Brasil com planos descontado em folha de pagamento);Convênio com o SESC para titular e dependentes;Convênios para descontos com instituições de ensino (graduação e pós-graduação) e escola de idiomas;Seguro de vida em grupo.Engenheiro de Dados JúniorQual será seu papel?Como Engenheiro de Dados Júnior, seu papel será crucial no apoio à construção e sustentação de pipelines de dados robustos e eficientes, principalmente no ambiente Databricks.Como será seu dia a dia?Apoiar a construção e sustentação de pipelines de dados no Databricks, utilizando notebooks, jobs e pipelines;Garantir a entrega contínua das camadas Bronze, Silver e Gold dentro da arquitetura de dados;Ingerir, transformar e disponibilizar dados para consumo analítico;Criar e manter tabelas Delta e views para suporte a dashboards e análises;Atuar com compartilhamento e consumo de dados via Delta Sharing;Apoiar a governança de dados utilizando Unity Catalog, gerenciando catálogos, schemas e permissões;Monitorar execuções de pipelines, identificar falhas e realizar troubleshooting;Corrigir causas-raiz e propor melhorias de confiabilidade e performance;Implementar e/ou apoiar validações de qualidade de dados;Documentar pipelines, regras de negócio e a linhagem básica dos dados;Colaborar com analistas, times de BI e áreas de negócio para entendimento de requisitos e evolução das entregas.Para esta vaga, é essencial:Conhecimento sólido de SQL (joins, agregações, CTEs, window functions e modelagem básica para analytics);Conhecimento prático de Python para dados (manipulação, leitura/escrita e organização de código em notebooks);Noções de Apache Spark/Databricks (DataFrames, particionamento, leitura/escrita em Delta e execução distribuída em alto nível);Experiência inicial com Databricks (uso de notebooks, jobs, clusters e boas práticas básicas);Familiaridade com pipelines de dados e arquitetura Medallion (Bronze/Silver/Gold), mesmo em contexto acadêmico ou projetos;Conhecimento em Git e controle de versão (branch, PR e resolução simples de conflitos);Capacidade de investigar problemas (logs, métricas simples, reprocessamentos) e comunicar status com clareza;Disponibilidade para atuar com sustentação de rotinas, acompanhando falhas e correções dentro do horário acordado.Você pode se destacar se:Tiver experiência com Azure Data Factory (pipelines, triggers, integrações, parâmetros, monitoramento);Possuir conhecimento prático de Unity Catalog (permissões, data access, boas práticas de governança);Tiver vivência com Delta Sharing (publicação/consumo e cuidados com segurança e contratos de dados);Possuir experiência com orquestração e automação (Databricks Workflows, CI/CD, Databricks Repos, Azure DevOps/GitHub Actions);Tiver conhecimento em Data Quality e Observabilidade (ex.: Great Expectations/Deequ, métricas, SLIs/SLOs, alertas);Possuir experiência em otimização no Databricks/Delta (partitioning, Z-ORDER, OPTIMIZE/VACUUM, caching, controle de custos);Tiver noções de modelagem dimensional e consumo por ferramentas de BI (camadas semânticas, performance para dashboards);Possuir conhecimento de segurança e boas práticas (RBAC, segregação de ambientes, secrets, princípios de menor privilégio).Senior Data Engineer – VolpiBuscamos um Senior Data Engineer para liderar a construção da engenharia de dados da Volpi desde a base.Responsabilidades:Desenhar, implementar e evoluir a arquitetura de dados da Volpi, com foco em um modelo de lakehouse na AWS;Estruturar pipelines de ingestão, transformação e consumo de dados (batch e, futuramente, streaming);Trabalhar com dados sensíveis de crédito e pessoas, seguindo padrões rigorosos de segurança, governança e compliance;Lidar com dados distribuídos em múltiplos silos, conectando fontes e criando visões mais maduras para o negócio;Atender demandas estratégicas de diferentes áreas (crédito, operações, produto, engenharia);Organizar e evoluir o data lake existente (já temos estrutura inicial em AWS, Athena e S3);Criar a base para produtos de dados futuros, incluindo análises avançadas de crédito e soluções orientadas a dados;Atuar de forma full-cycle, da concepção técnica à implementação, operação e evolução em produção.O que esperamos de você:Experiência sólida como Data Engineer, com forte mentalidade de engenharia (Data Engineer aqui é dev);Domínio de Python e SQL para construção de pipelines e soluções de dados em produção;Experiência prática com AWS, especialmente serviços como S3, Athena e IAM;Conhecimento e uso de Infraestrutura como Código (IaC);Vivência com pipelines de dados em produção, lidando com volumes relevantes e dados sensíveis;Forte preocupação com segurança da informação, padrões de projeto e boas práticas de engenharia;Experiência em ambientes de startup, lidando com pouco legado e muita construção do zero;Autonomia para tomar decisões técnicas e conduzir projetos end-to-end;Capacidade de traduzir necessidades de negócio em soluções de dados escaláveis;Comunicação clara e estruturada, especialmente em ambientes assíncronos.Será considerado um diferencial:Experiência com arquiteturas de dados modernas, como lakehouse;Uso de ferramentas de orquestração e transformação de dados (ex: Airflow, dbt ou similares);Atuação em domínios complexos e regulados, como financeiro, crédito ou seguros;Vivência na construção e estruturação de plataformas ou áreas de dados desde o início.Benefícios:Modelo remoto prioritário;Plano de saúde Alice (100% pago para titular e dependentes);R$1.000/ano de auxílio educação;30 dias de descanso remunerado + 10 dias de recesso de fim de ano;Day off no aniversário;TotalPass (incluindo TotalMind);Acesso ao Wework;Encontros presenciais para troca e conexão com a nossa Tribo.Nosso compromisso com a diversidade é um elemento-chave da nossa cultura: Igualdade de oportunidades, respeito pelas pessoas e não discriminação são princípios de atuação para todos os profissionais da Minsait. Integramos o Bloomberg Gender-Equality Index (GEI) 2021 em termos de diversidade e igualdade de gênero.
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