Sua missão: Como Engenheiro(a) de Dados na VAAS, você será responsável por construir e escalar a espinha dorsal de dados que sustenta nossa plataforma de gestão de risco e automação de decisões. Seu papel é garantir que cada pipeline seja confiável, performático e pronto para crescer junto com o negócio, transformando dados brutos em estruturas analíticas consistentes e acionáveis, que alimentam dashboards, modelos de IA e decisões estratégicas. Você fará parte de um time multidisciplinar (Engenharia, Produto, Dados e AI), atuando de ponta a ponta: desde a ingestão de dados em larga escala até o desenho de modelos analíticos e camadas de transformação otimizadas.
O que você vai fazer no dia a dia
Projetar, desenvolver e manter pipelines de dados escaláveis e resilientes, usando DBT, Dagster, Airbyte ou ferramentas equivalentes.
Estruturar e transformar dados brutos em modelos analíticos consistentes (Data Marts e Layers) que alimentam dashboards e produtos de IA.
Garantir qualidade, observabilidade e versionamento dos dados em todas as etapas do pipeline.
Otimizar consultas e fluxos em ClickHouse e Postgres, garantindo performance e custo controlado.
Criar e manter documentação técnica e de arquitetura de dados (lineage, modelos, dicionários).
Trabalhar em estreita colaboração com analistas e engenheiros de produto para implementar novas fontes, KPIs e modelos de decisão.
Automatizar processos e melhorar continuamente a infraestrutura de dados, aplicando boas práticas de engenharia (CI/CD, versionamento, modularização, reusabilidade).
Contribuir para o ecossistema interno de dados da VAAS, ajudando a definir padrões e boas práticas compartilhadas entre os times.
O que buscamos no seu perfil
Mais do que preencher requisitos técnicos, queremos alguém alinhado(a) à nossa missão de ajudar empresas a tomarem decisões melhores de maneira inteligente, ágil e confiável, e que queira crescer junto conosco na construção da visão de ser a plataforma líder em gestão de riscos para tomada de decisão.
Requisitos obrigatórios
Sólida experiência em engenharia de dados: construção de pipelines ETL/ELT, modelagem dimensional e performance tuning.
Domínio de SQL avançado, DBT, e conhecimento prático de ferramentas como Airbyte, Dagster, Prefect ou Airflow.
Experiência com bancos de dados analíticos e relacionais (ClickHouse, Postgres, BigQuery ou similares).
Conhecimento em estruturas de dados, versionamento (Git) e boas práticas de código limpo e modular.
Capacidade de traduzir necessidades de negócio em soluções técnicas de dados.
Conhecimento sobre observabilidade, qualidade de dados e lineage (ex: Great Expectations, dbt tests).
Comunicação clara, autonomia e mentalidade colaborativa.
O que pode te destacar ainda mais
Experiência com ClickHouse em larga escala (particionamento, dicionários, materialized views).
Experiência com infraestrutura GCP (BigQuery, Cloud Functions, Cloud Storage, Pub/Sub).
Vivência com Docker e Kubernetes, e interesse em ambientes GitOps.
Conhecimento em Python para automações, validações e ingestões customizadas.
Experiência com ferramentas de visualização de dados (Metabase, Power BI, Superset, Looker).
Interesse ou experiência com agentes de IA, pipelines de RAG ou LLMs aplicados a dados.
Participação em projetos de data mesh, arquiteturas orientadas a domínio ou lakehouse.
Incentivos oferecidos pela VAAS
Descanso remunerado de 30 dias após 1 ano.
Auxílio Caju (alimentação e transporte) para quem atua em modelo híbrido ou presencial.
Wellhub (antigo Gympass).
Telemedicina Conexa & Psicologia Viva, com acesso a:
2 consultas mensais com nutricionista.
2 consultas mensais com psicólogo.
Clínico geral e especialistas com preços reduzidos via Telemedicina.
Descontos em exames da rede Dasa (+15%).
Descontos em farmácias Pague Menos (20% a 30%).
Remuneração competitiva.
Local: São José, Santa Catarina, Brazil.
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