Sobre a Vaga
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Procuramos por um profissional experiente para ocupar o cargo de Engenheiro(a) de Dados Sênior, integrando nosso time de tecnologia. O contrato é 100% remoto e exige fluência em inglês, pois há interação direta com stakeholders internacionais.
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Responsabilidades Principais
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* Projeto e implementação de processos automatizados de ingestão e transformação de dados, seguindo as melhores práticas de confiabilidade e manutenção;
* Garantia da qualidade, consistência e disponibilidade dos dados por meio de monitoramento, alertas e validações;
* Contribuição para a arquitetura da plataforma de dados, liderando decisões técnicas sobre estratégia e evolução da infraestrutura;
* Colaboração com times multidisciplinares (analistas, PMs, engenheiros e stakeholders) 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;
* Promoção 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
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* Experiência sólida em construção e gestão de pipelines ETL/ELT com uso de DBT, Fivetran e Airbyte;
* 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 (Apache Kafka, por exemplo) e frameworks de qualidade de dados;
* Conhecimento em infraestrutura como código (Terraform, Ansible).
Qualificações
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1. Formação superior em Ciência da Computação, Engenharia ou áreas correlatas;
2. 5+ anos de experiência em engenharia de dados ou áreas relacionadas, atuando com grandes volumes de dados;
3. Histórico comprovado com ferramentas modernas de dados: Snowflake, DBT, Databricks, Fivetran, Airbyte;
4. Experiência em ambientes de nuvem (preferencialmente AWS);
5. Vivência com diferentes soluções de armazenamento (relacional, columnar, NoSQL, data lakes).”,