O que a vaga pede
Descrição da vaga
Estamos em busca de um(a) Engenheiro(a) de Dados Sênior para atuar na construção, evolução e sustentação de soluções modernas de dados, contribuindo para o desenvolvimento de pipelines escaláveis, confiáveis e de alta performance.
O profissional participará ativamente do levantamento de requisitos, refinamento técnico de demandas e implementação de soluções voltadas à ingestão, transformação e disponibilização de dados, atuando em um ambiente colaborativo, ágil e orientado à inovação.
Esta posição é ideal para profissionais que possuem forte experiência em processamento distribuído, plataformas de dados em nuvem e boas práticas de engenharia de dados, com foco em qualidade, governança e geração de valor para o negócio.
Responsabilidades e atribuições
- Desenvolver, manter e otimizar pipelines de dados batch e streaming.
- Criar processos de ingestão, transformação e disponibilização de dados em ambientes distribuídos.
- Implementar soluções utilizando Python, SQL, PySpark e Databricks.
- Integrar dados provenientes de APIs, sistemas corporativos e diferentes fontes de dados.
- Participar do refinamento técnico de demandas e definição de soluções.
- Garantir a qualidade, confiabilidade e governança dos dados.
- Desenvolver testes automatizados para pipelines de dados.
- Realizar monitoramento e sustentação das soluções implementadas.
- Elaborar e manter documentação técnica.
- Trabalhar em conjunto com equipes multidisciplinares em ambiente ágil.
Requisitos e qualificações
Obrigatórios
- Experiência em Engenharia de Dados.
- Conhecimento sólido em Python, SQL, PySpark e Databricks.
- Experiência na construção e manutenção de pipelines de dados.
- Vivência com processamento de dados em ambientes distribuídos.
- Conhecimento de modelagem de dados.
- Experiência com versionamento de código utilizando Git.
- Conhecimento de boas práticas de qualidade e governança de dados.
- Experiência com documentação técnica.
- Vivência em metodologias ágeis.
Desejáveis
- Conhecimento em Cognite Data Fusion (CDF).
- Experiência com Azure Data Factory.
- Conhecimento em Apache Spark, Airflow, Kafka e dbt.
- Experiência com bancos de dados SQL e NoSQL.
- Conhecimento em arquiteturas Data Lake e Data Lakehouse.
- Experiência com processamento de dados em tempo real (streaming).
- Vivência com dados industriais, sensores ou projetos de IoT.
- Experiência em ambientes Cloud (Azure, AWS ou GCP).
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