Engenharia de Dados | Híbrido ou Remoto - 133588

Sobre a vaga

Buscamos profissionais com experiência em Engenharia de Dados para atuar em projetos de alta complexidade, desenvolvendo soluções escaláveis, resilientes e de alta performance voltadas para processamento, integração e disponibilização de dados.

Esta é uma oportunidade com possibilidades de atuação em projetos nacionais e internacionais, em diferentes modelos de trabalho (híbrido ou remoto).

Responsabilidades

• 
  

  Desenvolver e manter pipelines de dados escaláveis e eficientes;

  
  


• 
  

   

  
  

  Atuar na construção e evolução de processos ETL/ELT;

  
  


• 
  

   

  
  

  Projetar e otimizar arquiteturas de dados em ambientes cloud;

  
  


• 
  

   

  
  

  Garantir qualidade, confiabilidade e governança dos dados;

  
  


• 
  

   

  
  

  Trabalhar com grandes volumes de dados estruturados e não estruturados;

  
  


• 
  

   

  
  

  Atuar na resolução de problemas, debugging e otimização de performance;

  
  


• 
  

   

  
  

  Colaborar com times multidisciplinares, incluindo Analytics, BI, Data Science, DevOps e Engenharia de Software;

  
  


• 
  

   

  
  

  Participar da sustentação e monitoramento de plataformas de dados em produção.

  
  

Requisitos

• 
  

  Experiência com Engenharia de Dados;

  
  


• 
  

   

  
  

  Conhecimento sólido em SQL e modelagem de dados;

  
  


• 
  

   

  
  

  Experiência com Python, Scala ou Java;

  
  


• 
  

   

  
  

  Vivência com ETL/ELT e pipelines de dados;

  
  


• 
  

   

  
  

  Conhecimento em Cloud (AWS, Azure ou GCP);

  
  


• 
  

   

  
  

  Experiência com bancos de dados SQL e NoSQL;

  
  


• 
  

   

  
  

  Vivência com ferramentas de orquestração e processamento de dados;

  
  


• 
  

   

  
  

  Conhecimento em CI/CD e versionamento de código.

  
  

Diferenciais

• 
  

  Experiência com Spark, Databricks, Kafka, Airflow ou Snowflake;

  
  


• 
  

   

  
  

  Vivência com arquiteturas modernas de dados, Data Lake ou Data Warehouse;

  
  


• 
  

   

  
  

  Experiência com Docker e Kubernetes;

  
  


• 
  

   

  
  

  Conhecimento em projetos de Analytics, IA ou Machine Learning;

  
  


• 
  

   

  
  

  Vivência em ambientes de alta escalabilidade;

  
  


• 
  

   

  
  

  Experiência em ambientes bancários ou financeiros.