Buscamos um(a) profissional experiente para ocupar o cargo de Engenheiro(a) de Dados Sênior, responsável por projetar e implementar processos automatizados de ingestão e transformação de dados.
Responsabilidades:
* Desenvolvimento de pipelines ETL/ELT utilizando ferramentas como DBT, Fivetran e Airbyte;
* Garantia da qualidade e consistência dos dados, realizando monitoramento, alertas e validações;
* Liderança na arquitetura da plataforma de dados, contribuindo para a tomada de decisões técnicas sobre estratégia e evolução da infraestrutura;
* Collaboração em times multidisciplinares para traduzir requisitos de dados em soluções eficientes;
* Desenvolvimento e otimização de modelos de dados e workflows de transformação em ambientes como Snowflake, Databricks e data lakes;
* Integração entre sistemas via APIs e ferramentas modernas de ELT como Fivetran e Airbyte;
* Promovação de boas práticas em engenharia de dados, documentação e qualidade de código;
* Fomento de uma cultura colaborativa, compartilhando conhecimento e alinhando objetivos com o time.
Requisitos Técnicos:
* Experiência sólida em construção e gestão de pipelines ETL/ELT;
* 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 (Apollo Kafka, por exemplo) e frameworks de qualidade de dados;
* Conhecimento em infraestrutura como código (Terraform, Ansible).
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).