Engenheiro(a) de Dados Sênior

Qual será o seu papel?
 Desenvolver, manter e evoluir pipelines de dados batch e streaming em ambientes corporativos.
 Construir arquiteturas de dados escaláveis utilizando plataformas modernas de Data Lake, Data Warehouse e Lakehouse.
 Integrar múltiplas fontes de dados estruturadas e não estruturadas, garantindo qualidade, consistência e rastreabilidade.
 Atuar na modelagem de dados analítica e operacional, seguindo boas práticas de governança e performance.
 Desenvolver soluções utilizando ferramentas de ETL/ELT, processamento distribuído e integração de dados.
 Trabalhar em conjunto com áreas de negócio, analytics, BI, IA e arquitetura para entendimento de requisitos e definição de soluções.
 Garantir observabilidade, monitoramento, logging e tratamento de falhas em pipelines críticos.
 Participar da definição de padrões técnicos, frameworks e melhores práticas para engenharia de dados.
 Implementar estratégias de otimização de performance e custo em ambientes cloud.
 Apoiar iniciativas de Inteligência Artificial, Machine Learning e Analytics através da disponibilização e preparação de dados.
 Atuar em projetos de modernização de ambientes legados para plataformas cloud e arquiteturas modernas.
 Realizar troubleshooting e análise de incidentes relacionados a integrações e processamento de dados.
 Participar de revisões técnicas, mentoring e disseminação de conhecimento para o time.

Esperamos que você tenha:

 Formação em Ciência da Computação, Sistemas de Informação, Engenharia da Computação ou áreas correlatas.
 Experiência sólida como Engenheiro(a) de Dados em ambientes corporativos de média/grande escala.
 Experiência com plataformas de dados modernas como Databricks, Snowflake, BigQuery, Redshift ou similares.
 Conhecimento avançado em SQL e modelagem de dados.
 Experiência com ferramentas ETL/ELT (PowerCenter, DataStage, Talend, DBT, Airflow ou similares).
 Experiência com processamento distribuído utilizando Spark/PySpark.
 Experiência com cloud computing (AWS, Azure ou GCP).
 Conhecimento em Data Lake, Data Warehouse e arquitetura Lakehouse.
 Experiência com integração de APIs, mensageria e processamento orientado a eventos.
 Conhecimento em linguagens como Python, Scala ou Java.
 Experiência com versionamento Git e práticas DevOps/CI-CD.
 Conhecimento em governança, qualidade e segurança de dados.
 Capacidade analítica, visão sistêmica e resolução de problemas complexos.
 Boa comunicação e capacidade de interação com áreas técnicas e de negócio.
 Inglês técnico para leitura de documentação e suporte a fornecedores.

Vamos ficar feliz se você tiver (seu diferencial):

Experiência com Inteligência Artificial, Machine Learning ou soluções de IA Generativa.
 Certificações cloud (AWS, Azure ou Google Cloud).
 Experiência em ambientes Telecom, Financeiro, Varejo ou E-commerce.
 Conhecimento em ferramentas de visualização como Power BI ou Tableau.
 Experiência com Kubernetes, Docker e arquitetura orientada a microsserviços.
 Conhecimento em DataOps e observabilidade de dados.
 Experiência com soluções de dados em tempo real (Kafka, Pulsar, Event Hub).
 Vivência com Oracle Autonomous Database ou Oracle 23/26 AI.
 Participação em projetos de modernização e transformação digital.