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Estamos em busca de um(a) Engenheiro(a) de Dados Sênior para liderar iniciativas estratégicas da nossa plataforma de dados. Esse(a) profissional terá um papel-chave na modelagem, organização e evolução da arquitetura de dados, garantindo que as informações sejam confiáveis, escaláveis e facilmente acessíveis para análises avançadas e tomada de decisão baseada em dados.
A posição exige forte capacidade técnica aliada à visão de negócio, atuando de forma próxima às áreas parceiras e contribuindo ativamente para a maturidade do nosso ecossistema de dados.
Dá uma olhada nos desafios que te esperam como Pessoa Engenheira de Dados Sênior aqui no BV:
- Projetar, implementar e evoluir pipelines de dados eficientes e escaláveis, atendendo diferentes cenários (Lakehouse).
- Desenvolver e manter pipelines de ingestão, transformação e disponibilização de dados em ambientes GCP e Databricks.
- Definir e aplicar padrões de modelagem de dados (relacional e dimensional), como Star Schema, Snowflake, Data Vault, com foco em performance e usabilidade.
- Trabalhar em parceria com áreas de negócio para traduzir requisitos em modelos de dados claros e consistentes.
- Garantir qualidade, governança, segurança e compliance dos dados ao longo de todo o ciclo de vida.
- Monitorar e otimizar performance e custos em nuvem (FinOps).
- Atuar como referência técnica em arquitetura de dados e boas práticas de engenharia.
E aí, se identificou? Agora gostaríamos de saber se você tem o perfil e os conhecimentos abaixo:
- Experiência sólida e avançada em modelagem de dados (conceitual, lógica e física), especialmente em ambientes analíticos.
- Conhecimento profundo em SQL e boas práticas de design para Data Warehouse / BigQuery.
- Experiência com Python, Spark/PySpark para processamento de dados em larga escala.
- Domínio do ecossistema GCP:
BigQuery, Cloud Storage (GCS), Pub/Sub, Dataflow, Dataproc, Composer. - Experiência com CI/CD, versionamento e automação de pipelines.
- Vivência com arquiteturas modernas de dados: Lakehouse, Data Mesh, Streaming.
- Experiência com ferramentas de engenharia de dados e analytics:
DBT, Airflow, Python, SQL, PySpark.
Pra gente conta como diferencial se você tiver:
- Experiência com Databricks (Delta Lake, Unity Catalog, MLflow).
- Atuação em Data Products, DataOps e FinOps.
- Conhecimento em governança de dados, segurança e LGPD.
- Vivência com IA aplicada a dados, como:
- RAG (Retrieval-Augmented Generation)
- LLMOps
- Vector stores, ingestão de conhecimento e avaliação de modelos
- Agentes internos e modelos preditivos
We may use artificial intelligence (AI) tools to support parts of the hiring process, such as reviewing applications, analyzing resumes, or assessing responses. These tools assist our recruitment team but do not replace human judgment. Final hiring decisions are ultimately made by humans. If you would like more information about how your data is processed, please contact us.
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