Engenheiro(a) de Dados | Remote

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• Projetar, implementar e evoluir arquiteturas de dados escaláveis e seguras.


• Desenvolver e manter pipelines de ingestão, integração, processamento e disponibilização de dados.


• Atuar na construção e manutenção de ambientes de Data Lake, Data Warehouse e plataformas analíticas.


• Garantir a qualidade, rastreabilidade, segurança e governança dos dados.


• Integrar dados provenientes de diferentes sistemas, aplicações e fontes corporativas.


• Apoiar a definição de padrões, boas práticas e estratégias de arquitetura de dados.


• Otimizar processos de armazenamento, transformação e consumo de dados.


• Trabalhar em parceria com equipes de negócio, analytics, BI, ciência de dados e tecnologia para viabilizar soluções orientadas a dados.


• Atuar como referência técnica em iniciativas de dados e apoiar tecnicamente equipes multidisciplinares.


• Participar da definição, implementação e evolução de plataformas modernas de dados em nuvem.

Requisitos e Qualificações

• Ensino superior completo em Tecnologia da Informação, Ciência de Dados, Engenharia, Matemática, Estatística, Física, Química ou áreas correlatas.


• Experiência em Engenharia de Dados e arquitetura de soluções de dados.


• Conhecimento em modelagem de dados e integração de sistemas.


• Experiência com construção e manutenção de pipelines ETL/ELT.


• Conhecimento avançado em SQL.


• Experiência com processamento e transformação de grandes volumes de dados.


• Conhecimento em governança, qualidade e segurança de dados.


• Vivência com ambientes de Data Lake e Data Warehouse.


• Conhecimento em plataformas e serviços de dados em nuvem.


• Capacidade de atuar de forma colaborativa com times técnicos e áreas de negócio.

Diferenciais

• Certificações ou treinamentos em Databricks.


• Experiência com SAP Datasphere.


• Experiência com Cognite.


• Experiência com Dataiku.


• Conhecimento em Python para engenharia e automação de dados.


• Experiência com arquiteturas modernas de dados e analytics.


• Vivência em liderança técnica ou coordenação de times de dados.


• Conhecimento em DataOps, Git e metodologias ágeis.