Engenheiro de Dados Sênior

A Rehva Tech está em busca de um(a) Engenheiro(a) de Dados Sênior para integrar o time responsável por transformar dados de diversas fontes em informações acessíveis, consistentes e úteis. O profissional atuará na construção e evolução da plataforma de dados da empresa, desde a ingestão e transformação até a disponibilização para áreas de negócio, Analytics e Ciência de Dados. A stack é baseada principalmente em Python, SQL, Apache Airflow, Trino, Apache Iceberg, Amazon S3, PostgreSQL e Superset, além de Docker, ferramentas de monitoramento e práticas de integração e entrega contínuas.

Responsabilidades

• Desenvolver, manter e evoluir pipelines de ingestão, transformação e disponibilização de dados utilizando Python, SQL e Apache Airflow.
• Estruturar e otimizar tabelas e modelos de dados para atender às necessidades analíticas e operacionais da empresa.
• Trabalhar com o Data Lake, utilizando tecnologias como Amazon S3, Apache Iceberg e Trino.
• Integrar dados provenientes de bancos relacionais, APIs, arquivos e outros sistemas internos e externos.
• Garantir que os dados sejam disponibilizados dentro do prazo necessário, com qualidade, consistência, rastreabilidade e segurança.
• Implementar validações, alertas, métricas e mecanismos de monitoramento para identificar falhas e atrasos nos pipelines.
• Investigar e corrigir problemas de dados e de performance, atuando na causa raiz e prevenindo recorrências.
• Apoiar analistas, cientistas de dados e áreas de negócio na definição de requisitos e na construção de soluções adequadas para cada necessidade.
• Contribuir para a evolução da arquitetura, da governança e das práticas de controle de acesso aos dados.
• Criar e manter documentação técnica sobre pipelines, tabelas, regras de negócio e decisões de arquitetura.
• Desenvolver código legível, testável e sustentável, participando de revisões de código e compartilhando conhecimento com o time.
• Buscar continuamente oportunidades de automação, simplificação e redução do tempo entre uma necessidade de negócio e a disponibilização dos dados.
• Acompanhar as soluções em produção e assumir responsabilidade pela confiabilidade dos produtos de dados sob sua atuação.