Oportunidade: Engenheiro de Dados GCP (DBT e ETL) – Senior
Responsável por projetar e implementar pipelines de dados robustos, utilizando DBT e tecnologias do ecossistema Google Cloud (BigQuery, Cloud Storage, LookerML, etc.). Deve atuar com ferramentas ETL, garantindo extração, transformação e carga eficientes. O papel envolve a estruturação de dados para análises avançadas, assegurando que os processos sejam escaláveis, seguros e otimizados.
Principais Responsabilidades
Desenvolver e orquestrar pipelines de dados com DBT, otimizando macros e templates.
Projetar e otimizar estruturas de dados no Google Cloud (BigQuery) para máxima eficiência e desempenho de consultas SQL.
Implementar e manter processos de ETL, assegurando qualidade e governança dos dados migrados.
Utilizar Python para scripts de automação e transformação de dados.
Integrar diferentes fontes de dados, estruturadas e não estruturadas.
Garantir qualidade, segurança, consistência e disponibilidade dos dados.
Modelar dados para atender demandas de BI, analytics e ciência de dados.
Monitorar, otimizar e documentar os processos de ingestão e transformação.
Trabalhar com analistas, cientistas de dados e áreas de negócio para disponibilizar datasets confiáveis.
Acompanhar tendências tecnológicas e propor melhorias contínuas nas soluções de dados.
Requisitos Técnicos
Experiência com bancos de dados relacionais (PostgreSQL, MySQL, SQL Server, Oracle) e formatos de dados (CSV, JSON, Parquet, AVRO, ORC).
Desejável conhecimento em bancos NoSQL (MongoDB, Cassandra, DynamoDB).
Vivência em pelo menos uma das plataformas AWS, Azure ou GCP.
Experiência com Spark, Hadoop ou Databricks.
Ferramentas de ETL/Orquestração como Airflow, dbt, Talend ou similares.
Streaming (diferencial): Kafka, Kinesis ou Pub/Sub.
Versionamento e DevOps: Git, Docker, Kubernetes, Terraform.
Capacidade analítica, atenção aos detalhes, boa comunicação e habilidade de trabalho em equipe.
Proatividade em identificar problemas e propor soluções.
Mentalidade voltada à melhoria contínua e inovação.
Oportunidade: Engenheiro de Dados – Júnior (Databricks)
Responsável por apoiar a construção e sustentação de pipelines de dados no Databricks, garantindo entrega contínua, governança e qualidade em todas as camadas de processamento.
Principais Responsabilidades
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 dashboards e análises.
Atuar com Delta Sharing para compartilhamento e consumo de dados.
Garantir 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 desempenho.
Implementar e/ou apoiar validações de qualidade de dados.
Documentar pipelines, regras de negócio e linhagem básica dos dados.
Colaborar com analistas, times de BI e áreas de negócio para entendimento de requisitos e evolução das entregas.
Requisitos Técnicos
Conhecimento sólido de SQL: joins, agregações, CTEs, window functions e modelagem básica para analytics.
Experiência prática em manipulação, leitura/escrita e organização de código em notebooks Python.
Noções de Apache Spark/Databricks: DataFrames, particionamento, leitura/escrita em Delta e execução distribuída de alto nível.
Experiência inicial com Databricks (notebooks, jobs, clusters, boas práticas básicas).
Familiaridade com pipelines de dados e arquitetura Medallion (Bronze/Silver/Gold).
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.
Diferenciais
Experiência com Azure Data Factory (pipelines, triggers, integrações, parâmetros, monitoramento).
Conhecimento prático de Unity Catalog (permissões, data access, boas práticas de governança).
Vivência com Delta Sharing (publicação/consumo e cuidados com segurança e contratos de dados).
Experiência com orquestração e automação (Databricks Workflows, CI/CD, Databricks Repos, Azure DevOps/GitHub Actions).
Conhecimento em Data Quality e Observabilidade (Great Expectations/Deequ, métricas, SLIs/SLOs, alertas).
Experiência em otimização no Databricks/Delta (partitioning, Z‑ORDER, OPTIMIZE/VACUUM, caching, controle de custos).
Noções de modelagem dimensional e consumo por ferramentas de BI (camadas semânticas, performance para dashboards).
Conhecimento em segurança e boas práticas (RBAC, segregação de ambientes, secrets, princípio de menor privilégio).
Oportunidade: Senior Data Engineer – Volpi (AWS Lakehouse)
Responsável pela construção da engenharia de dados da Volpi, definindo arquitetura de dados, organizando dados, criando pipelines confiáveis e habilitando a criação de produtos de dados estratégicos.
Principais 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.
Conectar fontes diversas e criar visões mais maduras para o negócio, lidando com dados distribuídos em múltiplos silos.
Atender demandas estratégicas de diferentes áreas (crédito, operações, produto, engenharia).
Organizar e evoluir o data lake existente (AWS S3, Athena).
Criar a base para produtos de dados futuros, incluindo análises avançadas de crédito e soluções orientadas por dados.
Atuar de forma full‑cycle, da concepção técnica à implementação, operação e evolução em produção.
Requisitos e Qualificações
Experiência sólida como Data Engineer, com forte mentalidade de engenharia.
Domínio de Python e SQL para construção de pipelines e soluções de dados em produção.
Experiência prática com AWS, especialmente 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.
Diferenciais
Experiência com arquiteturas de dados modernas, como lakehouse.
Uso de ferramentas de orquestração e transformação de dados (Airflow, dbt ou similares).
Atuação em domínios complexos e regulados (financeiro, crédito ou seguros).
Vivência na construção e estruturação de plataformas ou áreas de dados desde o início.
Modelo remoto prioritário.
Benefícios
Ambiente colaborativo, dinâmico e inovador.
Oportunidade de atuar em projetos estratégicos de Big Data, Analytics, Inteligência Artificial e Transformação Digital.
Plano de saúde (pós 90 dias) e opção de inclusão de dependentes.
Vale alimentação e vale transporte/brasil, ou vale‑refeição no cartão Sólides.
Bonificação de desempenho e participação nos resultados.
Plano odontológico opcional.
Programa de Orientação Pessoal (POP).
Parceria com plataformas de saúde como Wellhub, Gympass, SESC.
Convênios para educação, idiomas e desconto em outras instituições.
Seguro de vida em grupo.
Ajuda de custo para home office e deslocamento.
Benefícios digitais como TotalPass, TotalMind.
Acesso a espaços de coworking (WeWork).
Day off no aniversário e 30 dias de descanso remunerado.
Planos e incentivos de carreira e aprendizagem.
Compromisso com a Diversidade e Inclusão
Igualdade de oportunidades, respeito pelas pessoas e não discriminação são princípios de atuação para todos os profissionais. Integramos o Bloomberg Gender‑Equality Index (GEI) 2021 em termos de diversidade e igualdade de gênero.
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