Engenheiro de Dados Pleno

Você vai atuar na construção e evolução de soluções de engenharia de dados, desenvolvendo pipelines escaláveis e confiáveis para apoiar análises, iniciativas de aprendizado de máquina e a disponibilização de informações para diferentes equipes. A posição tem atuação híbrida, com presença duas vezes por semana no Morumbi, em São Paulo.

Responsabilidades

• Projetar, desenvolver e otimizar pipelines de dados ETL/ELT, com foco em escalabilidade e desempenho.
• Modelar e estruturar bancos de dados, Data Warehouses e Data Lakes seguindo boas práticas de arquitetura de dados.
• Integrar e processar grandes volumes de dados em ambientes de Big Data e nuvem.
• Aplicar conceitos matemáticos e estatísticos na preparação de dados para análises avançadas e modelos de aprendizado de máquina.
• Monitorar a qualidade, a governança e o fluxo dos dados com práticas e ferramentas de observabilidade.
• Colaborar com equipes de Analytics, BI e Ciência de Dados para apoiar a arquitetura e a disponibilização das informações.

Requisitos obrigatórios

• Domínio de SQL e Python e conhecimento básico de Java.
• Experiência prática com Apache Spark e Databricks.
• Conhecimento e vivência com Microsoft Azure, incluindo Azure Data Factory, Azure Synapse e ADLS.
• Domínio dos conceitos de Big Data, Data Warehouse, Data Lake e ETL/ELT.
• Conhecimento de modelagem, design de bancos de dados e mineração de dados.
• Compreensão de padrões de arquitetura de dados.
• Conhecimentos básicos de matemática, estatística e algoritmos de aprendizado de máquina.
• Familiaridade com práticas e ferramentas de monitoramento e observabilidade de dados e pipelines.

Diferenciais

• Capacidade de colaborar com equipes multidisciplinares na construção e evolução de soluções de dados.
• Interesse em aprimorar práticas de qualidade, governança e observabilidade de dados.

O que esperamos

Esperamos que você contribua para soluções de dados confiáveis, escaláveis e bem estruturadas, conectando as necessidades de análise e processamento às melhores práticas de engenharia.

Valorizamos uma atuação colaborativa, com atenção à qualidade dos dados e ao desempenho dos pipelines.