Estamos buscando um profissional qualificado para atuar como Engenheiro de Dados Sênior em nosso time de tecnologia.
Responsabilidades
* Desenvolver processos automatizados de ingestão e transformação de dados: projetar, implementar e manter pipelines ETL/ELT com uso de DBT, Fivetran e Airbyte.
* Garantir qualidade e disponibilidade dos dados: monitoramento, alertas e validações para garantir a consistência e a confiabilidade dos dados.
* Contribuir para a arquitetura da plataforma de dados: liderar decisões técnicas sobre estratégia e evolução da infraestrutura de dados.
* Colaborar com times multidisciplinares: traduzir requisitos de dados em soluções eficientes, trabalhando com analistas, PMs, engenheiros e stakeholders.
* Desenvolver e otimizar modelos de dados e workflows: criar e melhorar fluxos de trabalho em ambientes como Snowflake, Databricks e data lakes.
* Integrar sistemas via APIs e ferramentas modernas de ELT: atuar na integração entre sistemas, utilizando APIs e ferramentas como Fivetran e Airbyte.
* Promover boas práticas em engenharia de dados: documentação, qualidade de código e cultura colaborativa.
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.
* Dominio de ferramentas de BI: conhecimento em Looker, Power BI e Sigma Computing.
* Conhecimento em arquiteturas de data lake e modelagem de dados: entendimento profundo de arquiteturas de data lake e modelagem de dados para cenários batch e em tempo real.
* Habilidades de programação: vivência com plataformas de streaming de dados (Apache Kafka, por exemplo) e frameworks de qualidade de dados.
* Infraestrutura como código: conhecimento em Terraform, Ansible.
* Perfil colaborativo: permissividade, autonomia e bom relacionamento em ambientes dinâmicos.
Qualificações
* Educação: formação superior em Ciência da Computação, Engenharia ou áreas correlatas.
* Experiência: 5+ anos de experiência em engenharia de dados ou áreas relacionadas, atuando com grandes volumes de dados.
* Tecnologias: histórico comprovado com ferramentas modernas de dados: Snowflake, DBT, Databricks, Fivetran, Airbyte.
* Ambientes de nuvem: experiência em ambientes de nuvem (preferencialmente AWS).
* Soluciones de armazenamento: vivência com diferentes soluções de armazenamento (relacional, columnar, NoSQL, data lakes).
* Docker e orquestração: conhecimento em Docker e plataformas de orquestração como Kubernetes (desejável).