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Engenheiro de dados de negócios

Goiânia
beBee Careers
Anunciada dia 13 junho
Descrição

Buscamos um Engenheiro de Dados Sênior para liderar o desenvolvimento de nossas soluções de dados em nuvem.


Responsabilidades:

* Projetar e implementar processos automatizados de ingestão e transformação de dados, seguindo as melhores práticas de confiabilidade e manutenção.
* Garantir qualidade, consistência e disponibilidade dos dados por meio de monitoramento, alertas e validações.
* Contribuir para a arquitetura da plataforma de dados, liderando decisões técnicas sobre estratégia e evolução da infraestrutura.
* Colaborar com times multidisciplinares (analistas, PMs, engenheiros e stakeholders) para traduzir requisitos de dados em soluções eficientes.
* Desenvolver e otimizar modelos de dados e workflows de transformação em ambientes como Snowflake, Databricks e data lakes.
* Atuar na integração entre sistemas via APIs e ferramentas modernas de ELT como Fivetran e Airbyte.
* Promover boas práticas em engenharia de dados, documentação e qualidade de código.


Requisitos Técnicos:

* 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).

Ambientes de trabalho dinâmicos exigem profissionais colaborativos que possam tomar decisões informadas e alinhar objetivos com times multidisciplinares.


Qualificações:

* Formação superior em Ciência da Computação, Engenharia ou áreas correlatas.
* 5+ anos de experiência em engenharia de dados ou áreas relacionadas, atuando com grandes volumes de dados.
* Histórico comprovado com ferramentas modernas de dados: Snowflake, DBT, Databricks, Fivetran, Airbyte.

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