* Salário: R$ 3.000 a R$ 6.000 por mês (estimado)
* O valor exibido é uma estimativa calculada com base em dados públicos e referências do mercado. Não garantimos que este seja o salário oferecido para esta vaga específica.
Área: Tecnologia da Informação
Nível: Junior
Sobre a vaga:Estamos em busca de um(a) Engenheiro(a) de Dados com sólida experiência em ambientes de nuvem (GCP e AWS), proficiência em plataformas similares ao Databricks e forte capacidade técnica para estruturar e operar Data Lakes. O(a) profissional será responsável por desenhar, implementar e manter pipelines de dados robustas e escaláveis, garantindo a ingestão, processamento e disponibilização de dados em diferentes camadas (Raw, Refined, Curated).Responsabilidades:
- Projetar e implementar a arquitetura de um Data Lake em múltiplas camadas (Raw/Staging, Trusted/Refined e Curated/Business Layer).
- Desenvolver, orquestrar e monitorar pipelines de dados usando ferramentas como Apache Spark, PySpark, Airflow, dbt ou equivalentes.
- Trabalhar com GCP (BigQuery, Cloud Storage, Dataflow, Pub/Sub) e AWS (S3, Glue, Athena, Redshift, EMR) para construção de soluções escaláveis e seguras.
- Criar processos eficientes de ingestão de dados em batch e streaming, integrando múltiplas fontes.
- Colaborar com cientistas de dados, analistas e engenheiros de software para disponibilizar dados com qualidade e governança.
- Garantir o versionamento, segurança e catalogação dos dados.
- Atuar na otimização de performance, controle de custos e boas práticas em ambientes cloud.
- Experiência comprovada com Google Cloud Platform (GCP) e Amazon Web Services (AWS).
- Vivência em ambientes semelhantes ao Databricks.
- Experiência na construção de Data Lakes com no mínimo 3 camadas.
- Domínio em Python, SQL e frameworks como Spark / PySpark.
- Conhecimento em DataOps e CI/CD para pipelines de dados.
- Experiência com ferramentas de orquestração de pipelines (Airflow, dbt, Step Functions, etc.).
- Familiaridade com ferramentas de versionamento de código (Git, GitHub/GitLab).
- Boas práticas de governança, qualidade e segurança de dados.
- Certificações em GCP e/ou AWS.
- Conhecimento em Data Mesh e arquiteturas orientadas a domínio.
- Experiência com lakehouse architectures.
- Experiência em infraestrutura como código (IaC), como Terraform.
- Visão sistêmica e foco em performance e escalabilidade.
- Boa comunicação com áreas técnicas e de negócio.
- Proatividade e espírito colaborativo.
- Capacidade de atuar em ambientes ágeis e com múltiplas prioridades.