Data Engineer — Remoto

A Jungle Gaming cria jogos originais e tecnologia para operações globais de iGaming. Estamos contratando Data Engineer para construir bases de dados confiáveis para decisões de produto, relatórios operacionais e sistemas de machine learning.

Você será responsável pelo caminho entre a fonte e um produto de dados confiável: ingestão, transformação, modelagem, orquestração, testes de qualidade e observabilidade. O trabalho combina Python e SQL com práticas modernas de dados e ferramentas como Airflow, dbt e AWS, escolhidas de acordo com a escala e o formato de cada workload.

Como será o sucesso na função

Os times encontram e usam dados bem modelados sem precisar fazer engenharia reversa dos pipelines ou questionar cada número. Workflows são versionados, testados e observáveis; ownership e linhagem ficam claros; falhas geram ações objetivas; e problemas de qualidade são identificados perto da origem. Novos casos de produto e ML usam bases estáveis em vez de criar mais um pipeline isolado.

O que você fará

• Projetar, construir e operar pipelines batch e orientados a eventos para ingestão e transformação
• Modelar datasets reutilizáveis para produto, operação, analytics e machine learning
• Escrever Python e SQL de fácil manutenção e orquestrar workflows com ferramentas como Airflow
• Construir transformações testadas e documentadas com dbt ou práticas equivalentes
• Implementar testes de qualidade, linhagem, monitoramento, alertas e caminhos de recuperação
• Melhorar desempenho, confiabilidade, segurança e custo de workloads de dados em cloud
• Trabalhar com produto, analytics, ML e engenharia de software para transformar necessidades em interfaces duráveis

O que você precisa trazer

• Experiência profissional construindo e operando pipelines de dados em produção
• Domínio de Python e SQL, incluindo modelagem de dados e otimização de consultas
• Experiência com orquestração de workflows e ferramentas de transformação como Airflow e dbt
• Experiência prática com storage, processamento e serviços de dados em cloud, preferencialmente AWS
• Compreensão prática de testes, Git, CI/CD, observabilidade e diagnóstico de incidentes em dados
• Comunicação clara sobre contratos, trade-offs, ownership e qualidade de dados

Diferenciais — não obrigatórios

• Experiência com Kafka ou outra plataforma de streaming
• Familiaridade com Redshift, Snowflake, BigQuery, Spark, Iceberg ou stack equivalente de warehouse ou lakehouse
• Experiência preparando dados governados de features ou eventos para sistemas de ML em produção

Faixa salarial mensal: R$ 10.000–20.000.

Modelo de trabalho: posição remota.

Ao se candidatar, descreva brevemente um pipeline ou plataforma de dados que você ajudou a construir, o problema de confiabilidade resolvido e como o time sabia que podia confiar nos dados.

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