Engenheiro de Dados III

O que procuramos?

Atribuições principais:

Desenvolver e manter pipelines de ingestão de dados (batch e streaming) utilizando recursos nativos (Snowpipe, Tasks, Streams) e orquestradores externos.

Implementar processos de transformação de dados dentro do Snowflake, priorizando a abordagem ELT (Extract, Load, Transform).

Gerenciar o ciclo de vida dos dados: desde a Raw Layer (Data Lake) até as camadas de Curated/Gold (Data Marts).

Monitorar e otimizar o consumo de créditos (FinOps), ajustando o tamanho dos Virtual Warehouses, configurações de Auto-suspend e Multi-cluster scaling.

Aplicar estratégias de otimização de queries, utilizando Clustering Keys, Search Optimization Service e Materialized Views.

Analisar o Query Profile para identificar gargalos de performance em SQL complexo.

Modelar dados para alta performance analítica (Star Schema, Snowflake Schema ou Data Vault).

Implementar políticas de segurança e governança, incluindo Row-Level Security, Dynamic Data Masking e controle de acesso baseado em funções (RBAC).

Gerenciar o compartilhamento de dados seguro (Secure Data Sharing) com parceiros ou outras unidades de negócio.

Escrever código limpo e versionado (Git) para automação de infraestrutura e transformações.

Trabalhar com Snowpark (Python) para cargas de trabalho que exigem processamento além do SQL padrão.

Requisitos:

Experiência Sólida: Atuação comprovada como Engenheiro de Dados

Domínio de Snowflake: Conhecimento profundo da arquitetura (separação de Compute/Storage, Micro-partitions, Zero-Copy Cloning, Time Travel).

SQL Avançado: Habilidade para escrever queries complexas, window functions e stored procedures.

Linguagem de Programação: Proficiência em Python (foco em manipulação de dados).

Ferramentas de Transformação: Experiência com dbt (data build tool), que é o padrão de mercado para transformações no Snowflake.

Cloud Pública: Conhecimento em ao menos uma nuvem (AWS, Azure ou GCP) — especificamente serviços de armazenamento (S3, Blob, GCS) e IAM.

Orquestração: Experiência com Airflow, Prefect, Dagster ou ferramentas similares.

Visão de Negócio: Capacidade de entender por que um dado está sendo processado e qual valor ele gera.

Resolução de Problemas: Habilidade de investigar erros silenciosos em pipelines complexos.

Comunicação: Capacidade de traduzir termos técnicos (ex: "o warehouse estourou a quota") para stakeholders de negócio.

Diferenciais:

Certificações: Possuir a certificação SnowPro Core ou SnowPro Advanced (Data Engineer).

Snowpark & AI: Experiência prática migrando cargas de Spark para Snowpark ou integrando modelos de ML dentro do Snowflake.

Infraestrutura como Código (IaC): Uso de Terraform para provisionar recursos do Snowflake (bancos, warehouses, roles).

Data Ingestion Tools: Conhecimento em ferramentas como Fivetran, Stitch ou Airbyte.

Metodologias: Conhecimento em Data Vault 2.0 ou Data Mesh.

Streams & CDC: Experiência com Change Data Capture (CDC) usando ferramentas como Debezium ou AWS DMS enviando para o Snowflake.

Localidade da posição:

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