CVLB
ESPECIALISTA DE ENGENHARIA DE DADOS.

Como é trabalhar no GRUPO CVLB?

Somos uma empresa inclusiva e diversa, cheia de oportunidades de crescimento, clima alegre e descontraído.

Para que tudo dê certo nas lojas, um time enorme trabalha na administração e no centro de distribuição. Isso significa que há muito espaço para quem quer fazer parte do nosso super time!

Seguimos juntos, sonhando & realizando ainda mais! 🧡

🎯 Qual será sua tarefa no Grupo CVLB?

• Assumir domínios de dados de ponta a ponta — da ingestão na origem até a camada que o negócio consome todos os dias para decidir compra, preço, estoque e sortimento.

• Construir e evoluir pipelines de ingestão e transformação (*ELT/ETL*) de ponta a ponta, em batch e near real-time, a partir de SAP, Oracle, PostgreSQL, APIs e arquivos.

• Orquestrar as cargas no *Cloud Composer (Airflow)*, garantindo SLA, idempotência, reprocessamento e monitoramento.

• Modelar o data warehouse no *BigQuery* em arquitetura de camadas (*Medallion* — bronze / silver / gold), com *Dataform*, entregando modelos confiáveis e performáticos para o consumo em Power BI.

• Implementar e operar replicação *CDC* das bases transacionais (Datastream e afins).

• Processar grandes volumes com *PySpark (Dataproc)* e *Apache Beam (Dataflow)* quando o problema pedir.

• Trabalhar performance e custo no BigQuery: particionamento, clustering, reescrita de query, FinOps de dados.

• Definir padrões técnicos, revisar código e ser referência para o time de dados.

• Traduzir demandas das áreas de negócio (Comercial, Supply, Financeiro, Marketing) em soluções de dados.

📝 Para conquistar um lugar no time de talentos do Grupo CVLB, você precisa:

• Experiência sólida como Engenheiro(a) de Dados, *a partir de 5 anos*, com atuação sênior comprovada.

• Necessário SQL avançado — funções de janela, CTEs, otimização e leitura de plano de execução.

• Necessário experiência com Python aplicado a engenharia de dados: código modular, testado e versionado.

• Experiência na construção de pipelines ELT/ETL de ponta a ponta, com tratamento de falha, reprocessamento e idempotência.

• Airflow (ou Cloud Composer) em ambiente produtivo.

• Cloud pública em ambiente produtivo de dados.

• Data warehouse em nuvem — preferencialmente BigQuery; Snowflake, Redshift ou Synapse também contam.

• Necessário experiência com Modelagem de dados e arquitetura em camadas (Medallion / dimensional).

• Domínio de bancos relacionais: PostgreSQL, Oracle, SQL Server ou MySQL.

• Trabalho com formatos de arquivo (Parquet, CSV, JSON, Avro) e consumo de APIs REST.

• Desejável Git, com cultura de branch, pull request e code review;

• Desejável experiência com serviços específicos do GCP já na bagagem: Dataform, **Dataproc (PySpark), **Dataflow (Apache Beam), **Datastream, Cloud Storage, Cloud Run.

• Desejável experiência com CDC e replicação de bases transacionais.

• Desejável experiência com integração com dados de SAP (ECC / S4HANA) — extração, delta e particularidades das tabelas.

• Desejável experiência com dbt, **Kafka / Pub-Sub, **Terraform (IaC), **Kubernetes e CI/CD aplicado a pipelines de dados.

• Desejável experiência prévia em varejo: venda, estoque, ruptura, margem e sortimento.

• Desejável experiência em modelagem orientada ao consumo em Power BI.

• Desejável certificação Google Cloud Professional Data Engineer.