Profissional de Engenharia de Dados Sênior

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Descrição da Vaga

A Radix busca um(a) Profissional de Engenharia de Dados Sênior para desenvolver e manter modelos de dados robustos e escaláveis, além de otimizar pipelines ETL/ELT. A empresa atua em diversos setores, oferecendo um ambiente dinâmico com diferentes desafios tecnológicos e projetos.

Responsabilidades

Desenvolver, mapear e manter modelos de dados robustos, escaláveis e bem documentados, conectando fontes estruturadas, semiestruturadas, não estruturadas e séries temporais.
Apoiar a definição de modelos semânticos, ontologias e estruturas de relacionamento entre entidades de negócio, ativos, eventos, documentos, indicadores e demais domínios de informação.
Estruturar e otimizar camadas de disponibilização de dados para consumo por aplicações digitais, APIs, serviços backend, mecanismos de busca, dashboards, modelos analíticos e componentes de IA.
Construir, manter e evoluir pipelines de dados ETL/ELT, garantindo extração, transformação, saneamento, validação e disponibilidade dos dados para diferentes casos de uso.
Atuar com análise, tuning e refatoração de queries complexas, buscando reduzir tempo de processamento, melhorar performance e otimizar consumo de recursos em ambientes analíticos de grande volume.
Realizar mapeamento de dados entre sistemas de origem e modelos de consumo, garantindo aderência às regras de negócio, qualidade, consistência e rastreabilidade das informações.
Apoiar a criação de data schemas e estruturas físicas/lógicas para implementação dos modelos em bancos de dados, data warehouses, data lakes, plataformas de dados ou camadas de consumo analítico.
Trabalhar com dados corporativos, operacionais e/ou industriais, incluindo, quando aplicável, dados de ativos, eventos, históricos, indicadores e séries temporais.
Colaborar com Business Analysts, Data Engineers, Tech Leads, Desenvolvedores, Product Owners e especialistas de IA para traduzir requisitos funcionais e técnicos em soluções de dados escaláveis e reutilizáveis.
Garantir boas práticas de governança técnica, data lineage, documentação, versionamento e qualidade dos dados ao longo de toda a esteira, da origem ao consumo.
Atuar de forma proativa na identificação e remoção de gargalos técnicos relacionados a dados, integrações, consultas, modelagem, performance e disponibilização de informações.
Contribuir para a evolução da maturidade de dados dos projetos, propondo padrões, boas práticas, automações e melhorias contínuas nas soluções entregues.

Requisitos

✓Experiência sólida em análise, engenharia e modelagem de dados, com atuação prática em ambientes corporativos complexos.
✓Domínio de SQL avançado, incluindo construção de queries complexas, otimização de performance, tuning, análise de planos de execução e boas práticas para ambientes de grande volume.
✓Experiência com modelagem relacional, dimensional e/ou semântica, incluindo definição de entidades, relacionamentos, hierarquias, atributos, regras de negócio e estruturas de consumo.
✓Experiência prática na construção e manutenção de pipelines ETL/ELT, fluxos de transformação, saneamento e integração de dados.
✓Conhecimento em Python ou linguagem equivalente para manipulação de dados, automações, integrações e análises avançadas.
✓Experiência com bancos de dados relacionais, ambientes analíticos em nuvem ou plataformas de dados corporativas.
✓Capacidade de mapear requisitos de negócio e processos operacionais complexos, traduzindo-os em modelos, schemas, queries, pipelines e estruturas de dados escaláveis.
✓Familiaridade com conceitos de APIs, SDKs e integração entre aplicações e camadas de dados.
✓Conhecimento de boas práticas de qualidade de dados, validação, documentação, rastreabilidade e governança técnica.
✓Inglês avançado para conversação, leitura de documentação técnica e interação com stakeholders internacionais.
✓Perfil hands-on, analítico, colaborativo e orientado à entrega, com autonomia para atuar de ponta a ponta em problemas de dados.
•Experiência com produtos digitais baseados em busca, recomendação, exploração de dados, knowledge graphs ou contextualização de informações.
•Vivência com plataformas de dados industriais, dados de sensores, séries temporais, ativos físicos, manutenção, operações ou ambientes OT/IT.
•Conhecimento em ontologias, grafos de conhecimento, modelagem semântica ou estruturação de domínios complexos de informação.
•Experiência com integração de dados SAP, sistemas corporativos, data warehouses, data lakes ou plataformas de DataOps.
•Vivência com performance e otimização em ambientes como BigQuery, PostgreSQL, SAP HANA, Snowflake, Databricks, Redshift ou similares.
•Experiência com ferramentas de orquestração e transformação de dados, como Airflow, dbt, Spark, DataStage, Alteryx, Knime ou equivalentes.
•Conhecimento em ferramentas de visualização e self-service analytics, como Power BI, Tableau, Grafana ou Metabase, para prototipação e validação de análises.
•Experiência com Git, versionamento de código analítico, CI/CD ou práticas de engenharia aplicadas a dados.
•Vivência em times ágeis, trabalhando em conjunto com engenharia de software, produto, arquitetura, QA e áreas de negócio.
•Experiência com governança de dados, data lineage, catalogação, regras de acesso e conformidade com boas práticas de segurança e privacidade.

Benefícios

✓Assistência Médica Nacional (para o titular e dependentes, com quarto privativo)
✓Assistência odontológica nacional (para o titular e dependentes)
✓Vale refeição / alimentação flexível
✓Auxílio home office
✓Day off (no mês do aniversário)
✓Wellhub (antigo Gympass)
✓Licença Maternidade (6 meses) e Paternidade (20 dias) estendidas
✓Auxílio creche para filhos de até 3 anos (por filho)
✓Apoio em saúde mental com a Wellz
✓Clube de Vantagens com descontos em diversos parceiros
✓Convênio com instituições de ensino e cursos de idioma
✓Desenvolvimento Profissional (Universidade Corporativa)
✓Parceria com empresa de coworkings no Brasil
✓Programa de Qualidade de Vida e Bem-Estar
✓Médico consultor para acompanhamento de radixers
✓Planos de incentivos

Categorias

Data Science / Analytics

Sobre a Empresa

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