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Professor de engenharia de dados

Carapicuíba
beBeeData
Professor
Anunciada dia 18 dezembro
Descrição

Engenheiro de Dados - Desafio Técnico



Descrição do Cargo:


Buscamos um profissional talentoso para integrar nossa equipe como Engenheiro de Dados. Neste papel, você será responsável por garantir a estabilidade e escalabilidade das nossas plataformas, liderando a evolução da arquitetura e apoiando o time na construção de uma operação previsível, automatizada e de alta qualidade.



Competências e Experiências Necessárias:



* Domínio em arquitetura e engenharia de dados, incluindo Airflow, Airbyte, Spark/PySpark, EMR, EKS/Kubernetes, S3/Lake, Redshift, BigQuery e DataFlow;

* Experiência com pipelines de dados de alta criticidade, com foco em modularização, automação e confiabilidade;

* Forte conhecimento em boas práticas de versionamento e desenvolvimento: Git, ambientes DEV/STG/PRD, CI/CD, testes e Data Quality;

* Vivência em governança de Data Lakes e Data Warehouses, garantindo reutilização de camadas e evitando duplicidades;

* Capacidade de traduzir regras de negócio complexas em soluções técnicas claras, robustas e escaláveis;

* Experiência atuando como referência técnica, incluindo mentoria e apoio a times de engenharia;

* Ingestão e Orquestração: Airflow, Airbyte, Lambdas, DataFlow, Scheduled Queries;

* Processamento Distribuído: PySpark (forte), Spark SQL, EMR, Dataproc, DLT (desejável);

* Cloud: AWS (EKS, EMR, Lambda, S3, Redshift), GCP (BigQuery, DataFlow, Composer);

* Infra as Code & DevOps: Terraform, Docker, Kubernetes, CI/CD;

* Data Quality & Linhagem: Great Expectations, DataHub ou similares;

* Governança & Segurança: IAM, VPN, segregação de ambientes;




Benefícios:


Ambiente leve, flexível e cultura colaborativa;


Vale alimentação e refeição, auxílio home office, plano de saúde e seguro de vida.


O que é preciso para fazer parte do nosso time?



Especificações Técnicas:



* Desenvolver soluções escaláveis e confiáveis para processamento distribuído de dados;

* Implementar pipelines de dados automatizados com foco em modularização e confiabilidade;

* Garantir a integridade e consistência dos dados nos diferentes sistemas de armazenamento;

* Aplicar princípios de segurança e governança em projetos de infraestrutura e desenvolvimento.

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