Engenheiro(a) de Dados

Estamos em busca de um Engenheiro de Dados para fortalecer nosso time de Engenharia. Essa posição tem papel estratégico na sustentação e evolução da nossa plataforma de dados, garantindo orquestração eficiente, escalabilidade e confiabilidade. O profissional será responsável por entregar dados críticos para as áreas de negócio, aplicar as melhores práticas de engenharia e propor melhorias técnicas contínuas, sempre com foco em qualidade, estabilidade e consistência.

Sobre a equipe:

Você fará parte de um time multidisciplinar, formado por profissionais apaixonados por tecnologia, dados e impacto real no negócio. Trabalhamos de forma colaborativa, com troca constante de conhecimento, sempre incentivando a evolução técnica individual e coletiva. Buscamos alguém que compartilhe dessa mentalidade e queira somar na construção de soluções robustas e inovadoras.

• Participar de ponta a ponta no ciclo de dados: desde a compreensão das necessidades com desenvolvedores e/ou fontes externas até a criação de pipelines e modelagem de dados;
• Contribuir em discussões orientadas a dados, apoiando tanto a equipe de Engenharia quanto outras áreas de negócio;
• Implementar e disseminar boas práticas de engenharia, como versionamento de código, testes automatizados, validação de dados e documentação de metadados;
• Atuar como facilitador na integração entre equipes de tecnologia, analytics, data science e áreas de negócio;
• Documentar detalhadamente processos, fluxos e entregas, promovendo transparência e compartilhamento de conhecimento;
• Executar extrações, transformações e análises de dados, assegurando qualidade, consistência e confiabilidade das informações.
• Experiência em integração com times de Data Science, Analytics ou Produto será considerado diferencial.

• Proficiência em SQL, com capacidade de escrever consultas complexas e performáticas;
• Experiência em modelagem de dados para otimizar estruturas de armazenamento e consulta;
• Experiência sólida em engenharia de dados, com atuação em pipelines de ingestão, transformação e orquestração;
• Vivência com ferramentas de orquestração (por exemplo: Airflow, Prefect, Dagster ou similares);
• Conhecimento em Delta Lake e boas práticas de versionamento/gestão de dados históricos;
• Experiência em segurança de dados, incluindo mascaramento, anonimização e governança;
• Conhecimento prático em serviços de computação em nuvem (AWS, GCP ou Azure), incluindo armazenamento, processamento e bancos de dados;
• Vivência em construção e manutenção de pipelines de dados escaláveis e resilientes;
• Conhecimento de boas práticas de versionamento (Git), CI/CD e metodologias ágeis;
• Boas habilidades de comunicação e colaboração, para interagir com stakeholders técnicos e de negócio.

Desejáveis

• Experiência com bancos de dados não relacionais (ex.: MongoDB, Cassandra, DynamoDB);
• Vivência com plataformas de agentes, LLMs (Large Language Models) e IA generativa, aplicadas em pipelines e automações de dados.