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Descrição da Vaga
Estamos buscando um(a) Engenheiro(a) de Dados Pleno para atuar desenvolvendo e sustentando a infraestrutura que abastece dashboards, análises e modelos de Machine Learning. A posição terá atuação próxima a analistas, cientistas de dados e áreas de negócio, transformando necessidades em soluções de dados robustas, confiáveis e escaláveis.
Responsabilidades
- Desenvolver, manter e otimizar pipelines de dados, utilizando processos de ETL/ELT em lote e, quando necessário, em tempo real, integrando fontes como ERP, CRM, e-commerce, APIs e bancos transacionais;
- Estruturar e evoluir o data lakehouse, seguindo uma arquitetura em camadas, como bronze, silver e gold;
- Estruturar bases analíticas para consumo por ferramentas de BI, aplicações e análises;
- Garantir a qualidade, confiabilidade e rastreabilidade dos dados, implementando testes, monitoramento, alertas e mecanismos de tratamento de falhas;
- Orquestrar e automatizar fluxos de dados, tratando dependências, falhas e reprocessamentos;
- Otimizar performance e custos das soluções de dados em ambientes de nuvem;
- Apoiar iniciativas de governança de dados, contribuindo para catalogação, documentação, data lineage, controle de acesso e boas práticas de segurança;
- Contribuir para a adequação à LGPD, considerando os requisitos relacionados ao tratamento e à utilização dos dados;
- Colaborar com as áreas de negócio, entendendo demandas e propondo soluções de dados adequadas aos objetivos identificados;
- Atuar com plataformas de dados em nuvem, como Databricks ou similares, utilizando SQL, Python e Spark;
- Trabalhar em times multidisciplinares, em conjunto com analistas, cientistas de dados, designers e pessoas desenvolvedoras, acompanhando as iniciativas desde o entendimento da necessidade até a disponibilização e evolução das soluções.
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Requisitos
- ✓Experiência profissional em Engenharia de Dados.
- ✓Experiência com desenvolvimento de pipelines de dados e processos ETL/ELT.
- ✓Conhecimento de Python, SQL e Apache Spark.
- ✓Experiência com modelagem de dados e construção de bases analíticas.
- ✓Conhecimento de arquitetura de Data Lake ou Lakehouse.
- ✓Experiência com orquestração e automação de pipelines de dados.
- ✓Conhecimento de ambientes de cloud computing.
- ✓Experiência ou familiaridade com Databricks ou plataformas de dados similares.
- ✓Conhecimento de práticas de qualidade, monitoramento e governança de dados.
- ✓Capacidade de trabalhar de forma colaborativa com áreas técnicas e de negócio.
- •Experiência prática com Databricks, incluindo Delta Lake, Jobs e recursos de processamento distribuído.
- •Experiência com pipelines de dados em tempo real e ferramentas de streaming.
- •Conhecimento de data lineage, catálogo de dados e governança.
- •Experiência com otimização de custos e performance em ambientes cloud.
- •Conhecimento de práticas e ferramentas relacionadas à LGPD e segurança de dados.
- •Experiência com integração de dados provenientes de ERP, CRM, e-commerce e APIs.
- •Experiência em ambientes que suportem soluções de Machine Learning e Ciência de Dados.
Benefícios
- ✓Equipamentos de trabalho de qualidade.
- ✓Day off no mês do seu aniversário.
- ✓Incentivo à educação, com parcerias com instituições de ensino superior e de idiomas.
- ✓Plataforma de formação Growdev, com conteúdos práticos e alinhados ao mercado de tecnologia.
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