Descrição da vaga
Descrição da vaga
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Estamos em
busca de um(a) profissional com pensamento analítico e visão sistêmica com
capacidade de compreender problemas complexos e propor soluções considerando
arquitetura, desempenho, custos e necessidades do negócio.
Competências
comportamentais e técnicas esperadas:
• Liderança técnica e mentoria: capacidade de orientar
profissionais, disseminar boas práticas e contribuir para o
desenvolvimento técnico da equipe;
• Comunicação e colaboração: habilidade para traduzir
conceitos técnicos, alinhar expectativas e atuar de forma integrada com as
equipes de Inteligência Artificial, Desenvolvimento e Negócios;
• Proatividade e autonomia: iniciativa para identificar
oportunidades de melhoria, antecipar riscos e conduzir soluções de forma
independente;
• Orientação para resultados: foco na entrega de soluções
escaláveis, confiáveis e eficientes, alinhadas aos objetivos estratégicos
do negócio;
• Organização e disciplina
técnica: comprometimento
com padrões de qualidade, documentação, governança e melhoria contínua;
• Adaptabilidade e aprendizado
contínuo:
disposição para explorar e avaliar novas tecnologias, arquiteturas e
práticas de Engenharia de Dados, mantendo-se atualizado diante das
evoluções da área.
Responsabilidades e atribuições
Principais
responsabilidades:
• Definir a arquitetura do warehouse/lakehouse e os padrões de modelagem (dimensional, data vault ou similar);
• Projetar e revisar pipelines de ingestão, transformação e orquestração;
• Estabelecer práticas de qualidade, observabilidade e governança de dados (catálogo, linhagem, contratos);
• Otimizar custo e desempenho de consultas e armazenamento;
• Mentorar o profissional de nível Pleno da equipe, contribuindo para seu desenvolvimento técnico, além de apoiar as áreas de IA e negócios na análise de dados.
Requisitos e qualificações
Requisitos:
• Experiência mínima de 5 anos em Engenharia de Dados ou áreas correlatas;
• Experiência em Python, SQL e Spark em nível avançado;
• Experiência com orquestradores (Airflow, Dagster ou similar) e ferramentas de transformação (dbt ou similar);
• Experiência com serviços de dados em nuvem (AWS / Azure / GCP);
•
Experiência com Modelagem de dados e otimização de consultas em grande volume;
•
Experiência com Git, testes automatizados e práticas de code review
• Experiência sólida em engenharia de dados, arquitetura de dados e desenvolvimento de pipelines;
• Experiência com arquitetura Data Warehouse/Lakehouse, modelagem analítica e orquestração de pipelines;
• Conhecimento de engenharia de plataforma, incluindo cloud, automação, infraestrutura e observabilidade;
• Experiência com qualidade, governança e otimização de dados;
• Experiência com tecnologias de Lakehouse, como Delta Lake e Apache Iceberg;
• Conhecimento de RAG, embeddings, bancos de dados vetoriais e bancos de dados em grafo.
Diferenciais:
• Conhecimento em Streaming (Kafka, Pub/Sub ou similar);
• Experiência com dados de séries temporais ou sensores;
• Certificações de nuvem em dados.
Informações adicionais
• Contrato de Trabalho por tempo determinado - 24 meses;
• Modalidade Presencial;
• Plano de Saúde com coparticipação e extensivo a dependentes diretos;
• Seguro de vida;
• Auxílio Alimentação/Refeição;
• Plano de Previdência Privada;
• Wellhub (antigo Gympass);
• Auxílio Educacional;
• Auxílio creche.