Engenheiro(a) de Dados | Dados

Sobre a VagaEstamos em busca de um(a) Engenheiro(a) de Dados com sólida experiência em ambientes de nuvem (GCP e AWS), proficiência em plataformas similares ao Databricks e forte capacidade técnica para estruturar e operar Data Lakes.

O(a) profissional será responsável por desenhar, implementar e manter pipelines de dados robustas e escaláveis, garantindo a ingestão, processamento e disponibilização de dados em diferentes camadas (Raw, Refined, Curated).

ResponsabilidadesProjetar e implementar a arquitetura de um Data Lake em múltiplas camadas (Raw/Staging, Trusted/Refined e Curated/Business Layer).

Desenvolver, orquestrar e monitorar pipelines de dados usando ferramentas como Apache Spark, PySpark, Airflow, dbt ou equivalentes.

Trabalhar com GCP (BigQuery, Cloud Storage, Dataflow, Pub/Sub) e AWS (S3, Glue, Athena, Redshift, EMR) para construção de soluções escaláveis e seguras.

Criar processos eficientes de ingestão de dados em batch e streaming, integrando múltiplas fontes.

Colaborar com cientistas de dados, analistas e engenheiros de software para disponibilizar dados com qualidade e governança.

Garantir o versionamento, segurança e catalogação dos dados.

Atuar na otimização de performance, controle de custos e boas práticas em ambientes cloud.

Requisitos ObrigatóriosExperiência comprovada com Google Cloud Platform (GCP) e Amazon Web Services (AWS).

Vivência em ambientes semelhantes ao Databricks.

Experiência na construção de Data Lakes com no mínimo 3 camadas.

Domínio em Python, SQL e frameworks como Spark / PySpark.

Conhecimento em DataOps e CI/CD para pipelines de dados.

Experiência com ferramentas de orquestração de pipelines (Airflow, dbt, Step Functions, etc.).

Familiaridade com ferramentas de versionamento de código (Git, GitHub/GitLab).

Boas práticas de governança, qualidade e segurança de dados.

DesejávelCertificações em GCP e/ou AWS.

Conhecimento em Data Mesh e arquiteturas orientadas a domínio.

Experiência com lakehouse architectures.

Experiência em infraestrutura como código (IaC), como Terraform.

Soft SkillsVisão sistêmica e foco em performance e escalabilidade.

Boa comunicação com áreas técnicas e de negócio.

Proatividade e espírito colaborativo.

Capacidade de atuar em ambientes ágeis e com múltiplas prioridades.