Pessoa Engenheira de Dados - Vaga afirmativa para pessoas negras
A vaga atual é para o escritório do Brasil e trabalhamos em um modelo Free Office.
Nosso ambiente valoriza empatia, diversidade e inclusão. Todas as vozes são ouvidas e respeitadas.
Responsabilidades:
Inovar: identificar necessidades dos clientes e definir soluções inovadoras.
Aprender e compartilhar: colaborar em equipe, promover troca de conhecimento e acompanhar novidades do setor.
Desenvolver: participar de soluções do início ao fim, otimizar desempenho e escalabilidade.
Atuar na cadeia de valor: infraestrutura, coleta de dados, modelos ML, APIs REST, front‑ends, testes e CI/CD.
Popularizar termos técnicos para perfis orientados a negócios.
Priorizar tarefas, respeitar prazos e comunicar riscos.
Aplicar boas práticas de engenharia de dados em ambientes de big data.
Colaborar com equipes multifuncionais para entrega de valor de negócio.
Criar documentação de pipelines, regras de negócio e linhagem de dados.
Monitorar e realizar troubleshooting de execuções de pipelines.
Qualificações:
Graduação em ciência da computação, estatística, engenharia, economia ou área relacionada.
Curiosidade e paixão por soluções inovadoras.
Colaboração e compartilhamento de conhecimento.
Experiência com pipelines de dados, arquitetura Medallion e integração de dados em squad.
Conhecimentos em SQL, Python, Spark/Databricks e Git.
Disponibilidade para atuar com sustentação de rotinas, monitorar falhas e corrigir problemas.
O que oferecemos:
Free office (trabalho remoto flexível).
Seguros de vida, saúde e odontológico.
Encontros bimestrais e eventos internos.
Woba para coworking em qualquer local.
Avaliações semestrais com oportunidades de promoção.
Engenheiro de Dados Júnior
Responsabilidades:
Apoiar a construção e sustentação de pipelines de dados no Databricks.
Garantir a entrega contínua das camadas Bronze, Silver e Gold.
Transformar e disponibilizar dados para consumo analítico.
Criar e manter tabelas Delta e views.
Compartilhar e consumir dados via Delta Sharing.
Governar dados com Unity Catalog.
Monitorar execuções, identificar falhas e realizar troubleshooting.
Corrigir causas-raiz e propor melhorias de confiabilidade.
Implementar validações de qualidade de dados.
Documentar pipelines e regras de negócio.
Colaborar com analistas, times de BI e áreas de negócio.
Qualificações:
Conhecimento sólido de SQL.
Conhecimento prático de Python para dados.
Noções de Apache Spark/Databricks.
Experiência inicial com Databricks.
Familiaridade com pipelines de dados e arquitetura Medallion.
Conhecimento em Git.
Capacidade de investigar problemas e comunicar status.
Disponibilidade para sustentação de rotinas.
Destaques:
Experiência com Azure Data Factory.
Conhecimento em Unity Catalog.
Experiência com Delta Sharing.
Conhecimento em orquestração e automação (Databricks Workflows, CI/CD).
Experiência em Data Quality e Observabilidade.
Habilidades de otimização no Databricks/Delta.
Conhecimento em modelagem dimensional.
Segurança e boas práticas de governança.
Senior Data Engineer – Volpi
Desenhar e evoluir a arquitetura de dados baseada em lakehouse na AWS; estruturar pipelines de ingestão, transformação e consumo; trabalhar com dados sensíveis seguindo padrões de segurança; criar produtos de dados avançados; atuar em todos os ciclos do produto.
Responsabilidades:
Desenhar, implementar e evoluir a arquitetura de dados.
Estruturar pipelines de ingestão, transformação e consumo (batch/streaming).
Garantir segurança e governança de dados sensíveis.
Organizar o data lake e criar visões maduras.
Conectar fontes distribuídas em múltiplos silos.
Atender demandas de diversas áreas de negócio.
Facilitar a democratização dos dados na empresa.
Qualificações:
Experiência sólida em engenharia de dados.
Domínio de Python e SQL.
Experiência com AWS (S3, Athena, IAM, etc.).
Familiaridade com IaC (Terraform).
Conhecimento de modelagem dimensional e otimização.
Habilidades de comunicação e colaboração com times multitdoms.
Proatividade e foco em resultados.
Engenheiro de Dados GCP Sênior
Responsável por projetar e implementar pipelines robustos em GCP usando DBT, BigQuery e outras tecnologias; garantir qualidade, governança e eficiência de dados.
Responsabilidades:
Desenvolver e orquestrar pipelines de dados com DBT.
Projetar e otimizar estruturas de dados no BigQuery.
Implementar e manter processos de ETL.
Utilizar Python para automação e transformação de dados.
Qualificações:
Experiência avançada em GCP (BigQuery, Cloud Storage, Dataflow, etc.).
Domínio de Python e SQL.
Conhecimento em Orquestração (Airflow ou semelhante).
Experiência em BigQuery, Spark, Flink ou frameworks distribuídos.
Segurança e boas práticas de governança de dados.
Engenheiro de Dados – AWS (GFT)
Profissional sênior atuando com dados e AWS.
Qualificações:
Experiência avançada em AWS (S3, Glue, Lambda, Redshift, Athena, etc.).
Domínio de Python.
Conhecimento em Airflow ou AWS Step Functions.
Experiência em bancos de dados relacionais e NoSQL.
Segurança em ambientes AWS (IAM, KMS).
Experiência em streaming de dados (Kafka, Kinesis).
Uso de Git e pipelines CI/CD.
Engenheiro de Dados – TerraMagna
Responsável por criar e manter pipelines de ingestão em grande escala para soluções de crédito e risco.
Responsabilidades:
Desenvolver pipelines robustos de ingestão (batch, near real-time).
Garantir arquitetura de dados alinhada aos objetivos de negócio.
Integrar dados em produtos e serviços.
Identificar oportunidades de melhoria em disponibilidade e confiabilidade.
Facilitar democratização dos dados na companhia.
Qualificações:
5+ anos em engenharia de dados ou desenvolvimento de software em grande volume.
Domínio de Python e SQL avançado.
Experiência em pipelines batch e near real-time.
Experiência em mensageria e processamento de eventos.
Experiência em orquestração (Airflow, etc.).
Experiência com ferramentas de transformação (dbt, etc.).
Conhecimento em nuvem (pref. GCP).
Conhecimento em Infraestrutura como Código.
Comunicação clara e colaboração entre equipes.
Proatividade e habilidade de resolver problemas.
Observação
Se lhe pedirem para pagar por um emprego, evite a vaga e denuncie o emprego imediatamente. Este anúncio não exige nenhum pagamento de qualquer tipo.
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