Data Engineer / Pl

📍 São Paulo, SP🏢 Híbrido

Descrição da Vaga

Buscamos um(a) Data Engineer Pleno para atuar na construção de uma infraestrutura moderna de dados, conectando arquitetura, engenharia de software e inteligência artificial. Você será responsável por construir pipelines e uma base de dados robusta que será consumida por agentes de IA em produção.

Responsabilidades

Projetar a arquitetura do GTM Data Lake em Medallion (Bronze, Silver e Gold) sobre nekt.ai e, nos casos de desenvolvimento no ambiente do cliente, GCP, AWS ou Azure.
Construir pipelines de ingestão via APIs REST, lidando com paginação, rate limits e OAuth: HubSpot (CRM e Marketing Hub), Omie ERP, Google Sheets.
Ingerir dados via webhooks (Fathom) e fontes não estruturadas como transcrições e WhatsApp.
Modelar métricas de receita em dbt: MRR, NRR, GRR, LTV, CAC, Ciclo de vendas, Conversão MQA → SQL.
Aplicar MDM (Master Data Management) para unificar entidades (contas, contatos e deals) entre fontes com identificadores inconsistentes.
Garantir data quality: validações, testes, alertas de freshness, tratamento de nulls e duplicados.
Definir e monitorar SLAs de atualização por fonte.
Expor a camada Gold via MCP Server para consumo direto pelos agentes do GTM OS.
Documentar decisões arquiteturais, trade-offs e dicionário de dados.
Trabalhar em planos incrementais (P0, P1 e P2), com entregas por sprint e valor mensurável em cada etapa.

Requisitos

✓2 a 4 anos de experiência com Engenharia de Dados em produção.
✓Python sólido para ingestão, transformação e orquestração: estruturação de código em módulos, funções testáveis, boas práticas (typing, logging, packaging).
✓Experiência prática com APIs REST: paginação, rate limits, OAuth, tratamento de falhas, reprocessamento.
✓Conhecimento em CRMs como HubSpot ou Salesforce (uso ou coleta de dados dessas ferramentas).
✓Arquitetura Medallion (Bronze/Silver/Gold) ou equivalente.
✓dbt para modelagem e transformações SQL, com testes e documentação.
✓Lakehouse: BigQuery (preferência), Snowflake, Redshift.
✓Cloud Storage: GCS, AWS S3, Azure.
✓Capacidade de documentar decisões arquiteturais e comunicar trade-offs.
•Experiência com MCP Server (Model Context Protocol): exposição de dados para consumo por LLMs e agentes.
•Experiência com APIs Omie, Pipedrive ou outros sistemas de receita.
•Orquestração com Airflow ou Prefect.
•Experiência com dados não estruturados: chunking, embeddings, transcrições.
•Experiência com RevOps e métricas SaaS: NRR, GRR, LTV, CAC, Cohort Analysis.
•Experiência com pipelines integrados com AI/ML.
•Conhecimento em containerização (Docker) e automação (n8n).
•Familiaridade com harness de agentes como OpenClaw, Claude Code ou Hermes.

Categorias

Data Science / Analytics

Sobre a Empresa

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