Engenheiro(a) de Dados | Dados

Sobre a vaga:

Estamos em busca de um(a) Engenheiro(a) de Dados com sólida experiência em ambientes de nuvem (GCP e AWS), proficiência em plataformas similares ao Databricks e forte capacidade técnica para estruturar e operar Data Lakes. O(a) profissional será responsável por desenhar, implementar e manter pipelines de dados robustas e escaláveis, garantindo a ingestão, processamento e disponibilização de dados em diferentes camadas (Raw, Refined, Curated).

Responsabilidades:

• Projetar e implementar a arquitetura de um Data Lake em múltiplas camadas (Raw/Staging, Trusted/Refined e Curated/Business Layer).
• Desenvolver, orquestrar e monitorar pipelines de dados usando ferramentas como Apache Spark, PySpark, Airflow, dbt ou equivalentes.
• Trabalhar com GCP (BigQuery, Cloud Storage, Dataflow, Pub/Sub) e AWS (S3, Glue, Athena, Redshift, EMR) para construção de soluções escaláveis e seguras.
• Criar processos eficientes de ingestão de dados em batch e streaming, integrando múltiplas fontes.
• Colaborar com cientistas de dados, analistas e engenheiros de software para disponibilizar dados com qualidade e governança.
• Garantir o versionamento, segurança e catalogação dos dados.
• Atuar na otimização de performance, controle de custos e boas práticas em ambientes cloud.

Requisitos obrigatórios:

• Experiência comprovada com Google Cloud Platform (GCP) e Amazon Web Services (AWS).
• Vivência em ambientes semelhantes ao Databricks.
• Experiência na construção de Data Lakes com no mínimo 3 camadas.
• Domínio em Python, SQL e frameworks como Spark / PySpark.
• Conhecimento em DataOps e CI/CD para pipelines de dados.
• Experiência com ferramentas de orquestração de pipelines (Airflow, dbt, Step Functions, etc.).
• Familiaridade com ferramentas de versionamento de código (Git, GitHub/GitLab).
• Boas práticas de governança, qualidade e segurança de dados.
  

Desejável:

• Certificações em GCP e/ou AWS.
• Conhecimento em Data Mesh e arquiteturas orientadas a domínio.
• Experiência com lakehouse architectures.
• Experiência em infraestrutura como código (IaC), como Terraform.

Soft Skills:

• Visão sistêmica e foco em performance e escalabilidade.
• Boa comunicação com áreas técnicas e de negócio.
• Proatividade e espírito colaborativo.
• Capacidade de atuar em ambientes ágeis e com múltiplas prioridades.