* 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 Engenheiro de Dados apaixonado(a) por construir soluções escaláveis e eficientes na nuvem. Você fará parte de um time focado em transformar dados brutos em inteligência, garantindo a integridade, disponibilidade e performance dos nossos pipelines.
Se você respira Python, domina o ecossistema GCP e gosta de automatizar e inovar processos, essa vaga é para você.
Responsabilidades:
- Desenvolver, manter e otimizar pipelines de dados (ETL/ELT) robustos utilizando Python e Apache Airflow, Cloud Build, Cloud Functions, etc;
- Arquitetar e gerenciar Data Warehouses no BigQuery, focando em performance e otimização de custos;
- Criar e manter automações e processamentos event-driven utilizando Cloud Functions;
- Implementar esteiras de CI/CD para deploy de pipelines de dados utilizando Cloud Build e GitHub Actions;
- Garantir a qualidade dos dados e monitoramento dos processos;
- Colaborar com Cientistas de Dados e Analistas para entender requisitos de negócio e modelagem de dados;
- Utilizar Git/GitHub para versionamento de código e Code Reviews.
Requisitos Obrigatórios:
- Domínio sólido de Python: Você deve ser capaz de escrever código limpo, modular e eficiente (é a sua ferramenta principal do dia a dia);
- Bons conhecimentos em modelagem de dados e SQL.
- Experiência comprovada atuando como Engenheiro de Dados;
- Experiência com Google Cloud Platform (GCP) ou alguma outra grande cloud do mercado;
- Conhecimento em Cloud Functions (ou Cloud Run) para scripts serverless;
- Versionamento com Git/GitHub.
Diferenciais desejáveis:
- Conhecimento em Terraform (IaC);
- Experiência com CI/CD (Cloud Build);
- Experiência na orquestração de workflows com Airflow (Cloud Composer ou Self-hosted);
- Conhecimento em processamento de streaming (Dataflow/PubSub);
- Experiência com Docker/Kubernetes.