Engenheiro(a) de Dados Pleno

Buscamos um(a) Engenheiro(a) de Dados Pleno para atuar no desenvolvimento, manutenção e evolução de soluções de dados, garantindo a qualidade, disponibilidade, segurança e confiabilidade das informações utilizadas pelas áreas de negócio.

O profissional terá atuação na construção de pipelines, integração e transformação de dados, modelagem, monitoramento e otimização dos processos, trabalhando em parceria com os times de Produto, Tecnologia e Negócios.

Principais Responsabilidades

• Desenvolver e manter pipelines de dados batch e incrementais;
• Integrar dados provenientes de APIs, bancos de dados, arquivos e sistemas de terceiros;
• Modelar e organizar dados em diferentes camadas;
• Construir processos de ETL/ELT utilizando Python, SQL e ferramentas de orquestração;
• Garantir qualidade, integridade, rastreabilidade e disponibilidade dos dados;
• Implementar mecanismos de idempotência, retries, backfill e tratamento de falhas;
• Criar testes e regras para validação e qualidade dos dados;
• Monitorar pipelines, investigar incidentes e atuar na análise de causa-raiz;
• Otimizar consultas, armazenamento, particionamento e custos de processamento;
• Documentar pipelines, tabelas, regras de negócio e fluxos de dados;
• Trabalhar em conjunto com os times de Produto, Tecnologia e Negócios das empresas do grupo;
• Aplicar práticas de segurança, controle de acesso e proteção de dados, em conformidade com a LGPD;
• Participar de revisões de código e contribuir para a evolução dos padrões técnicos da equipe.
  
  

• Graduação em Ciência da Computação, Engenharia de Software, Sistemas de Informação, Engenharia, Estatística, Ciência de Dados ou áreas correlatas.
• Experiência profissional em Engenharia de Dados ou desenvolvimento de soluções orientadas a dados;
• Domínio de SQL, incluindo joins, funções de janela e otimização de consultas;
• Experiência com Python aplicado à integração, transformação e processamento de dados;
• Conhecimento em processos de ETL/ELT e arquitetura de pipelines;
• Experiência com bancos de dados relacionais;
• Conhecimento em modelagem de dados analítica e transacional;
• Experiência com APIs REST e arquivos nos formatos JSON, CSV e Parquet;
• Conhecimento de Git, testes automatizados e boas práticas de desenvolvimento;
• Capacidade de diagnosticar falhas e trabalhar com logs e monitoramento;
• Boa comunicação e capacidade de traduzir regras de negócio em soluções de dados.
  
  

• Experiência com AWS, especialmente S3, Glue, Athena, SageMaker, Lambda, IAM e CloudWatch, ou outras plataformas de cloud;
• Experiência com Apache Airflow ou ferramentas de orquestração equivalentes;
• Conhecimento de Spark ou PySpark;
• Experiência com Data Lake, Data Warehouse ou arquiteturas Lakehouse;
• Conhecimento de ferramentas de transformação de dados;
• Conhecimento de infraestrutura como código, utilizando Terraform ou ferramentas similares;
• Familiaridade com observabilidade, catálogo, linhagem e governança de dados.