Responsabilidades:
Desenhar e implementar pipelines de dados eficientes (batch e streaming), integrando diferentes fontes e formatos.
Manter e otimizar bancos de dados e data lakes, garantindo segurança e desempenho.
Desenvolver processos de ingestão, transformação e disponibilização de dados (ETL/ELT).
Garantir a qualidade, integridade e consistência dos dados em todo o ciclo de vida.
Atuar em conjunto com times de ciência de dados, analytics e desenvolvimento de software.
Monitorar e automatizar fluxos de dados, propondo melhorias contínuas na arquitetura.
Implementar boas práticas de versionamento, documentação e governança de dados.
Contribuir para a evolução da cultura orientada a dados dentro dos times de inovação.
Imprescindível:
Experiência como Engenheiro(a) de Dados
Domínio de linguagens de programação voltadas a dados (Python, SQL, Scala ou equivalentes).
Experiência com ferramentas e frameworks de processamento de dados (Airflow, Spark, Kafka, DBT, Pub/Sub, Kinesis, Cloud Functions, Lambda Functions, etc.).
Conhecimento em bancos de dados relacionais e não relacionais (PostgreSQL, MongoDB, BigQuery, Redshift, etc.).
Conhecimentos em MLOps (Vertex AI, Amazon SageMaker/Bedrock).
Experiência com ambientes em nuvem (GCP e AWS) e uso de serviços de dados gerenciados.
Boas práticas de versionamento (Git) e integração contínua.
Formação superior em Ciência da Computação, Engenharia, Sistemas de Informação ou áreas correlatas.
Um CV master alimenta tudo — análise, carta de apresentação, prep de entrevista e o controle de cada candidatura, sem retrabalho.
