A nossa equipe busca por um profissional experiente em engenharia de dados para integrar nosso time de tecnologia.
Responsabilidades
* Projetar e implementar processos automatizados de ingestão e transformação de dados, seguindo as melhores práticas de confiabilidade e manutenção.
* Garantir qualidade, consistência e disponibilidade dos dados por meio de monitoramento, alertas e validações.
* Contribuir para a arquitetura da plataforma de dados, liderando decisões técnicas sobre estratégia e evolução da infraestrutura.
* Colaborar com times multidisciplinares (analistas, PMs, engenheiros e stakeholders) para traduzir requisitos de dados em soluções eficientes.
* Desenvolver e otimizar modelos de dados e workflows de transformação em ambientes como Snowflake, Databricks e data lakes.
* Atuar na integração entre sistemas via APIs e ferramentas modernas de ELT como Fivetran e Airbyte.
* Promover boas práticas em engenharia de dados, documentação e qualidade de código.
* Fomentar uma cultura colaborativa, compartilhando conhecimento e alinhando objetivos com o time.
Requisitos Técnicos
* Experiência sólida em construção e gestão de pipelines ETL/ELT com uso de DBT, Fivetran e Airbyte.
* Domínio de SQL avançado e familiaridade com plataformas modernas de dados em nuvem, especialmente Snowflake e Databricks.
* Conhecimento em ferramentas de BI como Looker, Power BI e Sigma Computing.
* Entendimento profundo de arquiteturas de data lake e modelagem de dados para cenários batch e em tempo real.
* Habilidades de programação em Python (ou linguagem similar) para automações e scripts.
* Vivência com plataformas de streaming de dados (Apache Kafka, por exemplo) e frameworks de qualidade de dados.
* Conhecimento em infraestrutura como código (Terraform, Ansible).
* Perfil colaborativo, com autonomia e bom relacionamento em ambientes dinâmicos.
* Comprometimento com código limpo, manutenível e boas práticas de design de dados.
Qualificações
* Formação superior em Ciência da Computação, Engenharia ou áreas correlatas.
* 5+ anos de experiência em engenharia de dados ou áreas relacionadas, atuando com grandes volumes de dados.
* Histórico comprovado com ferramentas modernas de dados: Snowflake, DBT, Databricks, Fivetran, Airbyte.
* Experiência em ambientes de nuvem (preferencialmente AWS).
* Vivência com diferentes soluções de armazenamento (relacional, columnar, NoSQL, data lakes).
* Desejável conhecimento em Docker e plataformas de orquestração como Kubernetes.