* Salário: R$ 6.000 a R$ 11.000 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: Pleno
Estamos em busca de um(a) Engenheiro(a) de Dados Pleno para atuar no desenvolvimento e manutenção de pipelines de dados voltados a relatórios regulatórios de um cliente estratégico, garantindo escalabilidade, qualidade, governança e disponibilidade das informações.
Esse(a) profissional também participará da automatização de regras de negócio, evolução dos processos de integração e migração para uma arquitetura Lakehouse em nuvem.
Responsabilidades e atribuições
Desenvolver e manter pipelines ETL/ELT, desde a origem dos dados até as camadas de consumo do Lakehouse.
Automatizar regras de negócio, transformando processos realizados em planilhas e scripts em códigos versionados, testados e revisados.
Implementar controles de qualidade de dados, incluindo volumetria, conciliação entre fontes, consistência e registro de evidências.
Orquestrar e monitorar workflows, identificar falhas e garantir a rastreabilidade dos processos.
Apoiar a migração de cargas do Data Lake atual para o Lakehouse em nuvem.
Documentar processos, integrações e linhagem de dados.
Colaborar com áreas técnicas e de negócio para compreender e automatizar regras e processos.
Requisitos e qualificações
Ensino superior completo em Ciência da Computação, Sistemas de Informação, Engenharia, Análise e Desenvolvimento de Sistemas ou áreas correlatas.
Conhecimento em Python ou Scala e SQL avançado.
Experiência com processos ETL/ELT, Data Warehouse ou Data Lake.
Vivência com desenvolvimento, monitoramento e sustentação de pipelines de dados.
Experiência com ferramentas de orquestração de workflows, como Apache Airflow.
Conhecimento em Git e versionamento de código.
Capacidade de resolução de problemas técnicos, organização, autonomia e foco em qualidade.
Diferencial
Experiência com ambientes Cloud (AWS, Azure ou GCP).
Vivência com Snowflake e arquitetura Medallion.
Conhecimento em frameworks de testes e qualidade de dados.
Noções de observabilidade de dados.
Experiência em projetos de qualidade de dados ou ambientes regulados.
Certificações AWS, Azure ou GCP, preferencialmente nas trilhas de Dados.