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.
Responsabilidades:
Inovar: identificar necessidades dos clientes e definir soluções inovadoras.
Aprender e Compartilhar: compartilhar conhecimento e acompanhar atualizações do setor.
Desenvolver: participar da solução do início ao fim e otimizar desempenho e escalabilidade.
Atuar na cadeia de valor dos projetos (infraestrutura, coleta de dados, modelos de aprendizado de máquina, APIs REST, front‑ends, testes, CI/CD).
Popularizar termos técnicos ou soluções para perfis orientados a negócios.
Priorizar tarefas, respeitar prazos e sinalizar riscos.
Requisitos gerais: graduação em ciência da computação, estatística, engenharia, economia ou área relacionada.
Curiosidade e envolvimento em toda a cadeia de valor.
Colaboração e compartilhamento de conhecimento.
Empreendedorismo e inovação.
Qualificações:
Graduação em ciência da computação, estatística, engenharia, economia ou área semelhante.
Experiência com big data, pipelines, modelos de aprendizado de máquina e APIs.
Habilidades em Python, SQL, PySpark e Databricks.
Benefícios:
Free office (home office ou escritório a escolha).
Seguros de vida, saúde e odontológico.
Encontros bimestrais e eventos internos.
Woba (acesso a coworkings).
Avaliações semestrais com oportunidade de promoção.
Minsait
A Minsait é uma organização que conecta inovação, eficiência e progresso em setores essenciais.
Responsabilidades:
Desenhar, construir e manter pipelines de dados eficientes e escaláveis.
Garantir ingestão, transformação e entrega de dados acessíveis e íntegros.
Trabalhar em conjunto com analistas, cientistas de dados e stakeholders.
Modelar dados estruturados e não estruturados, garantindo governança.
Garantir qualidade de dados e monitoramento contínuo.
Investigar e solucionar problemas de performance e falhas.
Documentar processos e fluxos.
Participar de reuniões técnicas e comunicar riscos.
Adaptar‑se rapidamente a novos contextos.
Qualificações:
Python (Avançado).
SQL (Avançado).
PySpark (Avançado).
Databricks (Avançado).
Benefícios e Convênios:
Modelo de contratação CLT.
Plano de saúde subsidiado pela empresa e opção de inclusão de dependentes com desconto.
Assistência odontológica opcional.
Vale refeição.
Programa de Orientação Pessoal (POP) com suporte emocional e conselhos confidenciais.
Wellhub‑Gympass (acesso a academias).
Convênios com SESC, instituições de ensino e seguro de vida em grupo.
Compromisso de diversidade:
Igualdade de oportunidades, respeito, não discriminação e inclusão de PCDs; integração ao Bloomberg Gender‑Equality Index (GEI) 2021.
Stefanini – Engenheiro de Dados Júnior
Responsabilidades:
Construir e sustentar pipelines no Databricks.
Entregar camadas Bronze, Silver e Gold.
Transformar e disponibilizar dados para consumo analítico.
Criar e manter tabelas Delta e visões.
Gerenciar governança com Unity Catalog.
Monitorar execuções e solucionar falhas.
Documentar pipelines e regras de negócio.
Colaborar com analistas e equipes de BI.
Qualificações:
SQL avançado.
Python para dados em notebooks.
Conhecimento de Spark/Databricks.
Experiência básica em Databricks.
Familiaridade com arquitetura Medallion.
Conceitos de Git e controle de versão.
Capacidade de investigar problemas e comunicar status.
Disponibilidade para sustentação de rotinas.
Diferenciais:
Azure Data Factory, Unity Catalog, Delta Sharing.
CI/CD, Databricks Workflows, GitHub Actions.
Data Quality, observabilidade e otimização.
Modelagem dimensional e integração com BI.
Segurança e governança de dados.
Framework – Engenheiro de Dados Senior
Responsabilidades:
Desenhar e evoluir arquitetura de dados com lakehouse na AWS.
Estruturar pipelines batch e streaming.
Gerenciar dados sensíveis com segurança, governança e compliance.
Conectar fontes e criar visões maduras.
Atender demandas das áreas de crédito, operações, produto e engenharia.
Evoluir o data lake com Athena e S3.
Criar base para produtos avançados de crédito.
Gerenciar ciclo completo de projetos em produção.
Qualificações:
Experiência sólida como Data Engineer.
Domínio de Python e SQL.
Experiência com AWS (S3, Athena, IAM).
Infraestrutura como Código.
Experiência em pipelines production, segurança e compliance.
Ambiente startup.
Comunicação clara.
Diferenciais:
Arquiteturas lakehouse.
Orquestração e transformação (Airflow, dbt).
Domínio em domínios regulados.
Modelo remoto prioritário.
VOLPI – Senior Data Engineer
Responsabilidades:
Desenhar e evoluir arquitetura lakehouse na AWS.
Estruturar pipelines de ingestão, transformação e consumo.
Trabalhar com dados sensíveis de crédito.
Conectar fontes e criar visões maduras.
Atender demandas de crédito, operações, produto, engenharia.
Evoluir data lake com Athena, S3.
Desenvolver produtos de dados e análises avançadas.
Operar e evoluir em produção full‑cycle.
Qualificações:
Experiência sólida em Data Engineering.
Domínio Python e SQL.
Experiência prática com AWS (S3, Athena, IAM).
Infraestrutura como Código.
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