* Salário: R$ 11.000 a R$ 20.000 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: Senior
Quem é o candidato que buscamos:
Buscamos um(a) Data Engineer Sênior com forte capacidade técnica e visão estratégica, capaz de conduzir iniciativas de dados ponta a ponta e transformar grandes volumes de dados em valor tangível para o negócio da Rock Encantech.
Este(a) profissional será responsável por tomar decisões arquiteturais, garantir a escalabilidade, confiabilidade e eficiência das soluções de dados, além de atuar com alto nível de autonomia na resolução de problemas complexos.
Esperamos alguém com postura de dono(a), pensamento crítico, foco em resultados e habilidade para atuar de forma próxima a diferentes áreas da companhia.
Principais atividades:
- Definir e evoluir a arquitetura de dados (Lakehouse, Medallion, streaming/batch), garantindo escalabilidade, governança e eficiência de custos;
- Tomar decisões de design técnico, promovendo boas práticas de engenharia de dados.
- Projetar, desenvolver e otimizar pipelines robustos e escaláveis utilizando PySpark, SQL e Python;
- Garantir ingestão, transformação e integração de dados de múltiplas fontes (APIs, bancos transacionais, arquivos, eventos);
- Atuar na resolução de problemas complexos de performance e processamento distribuído.
- Definir e implementar modelos de dados performáticos e confiáveis no Lakehouse;
- Garantir padrões de qualidade, governança, versionamento (ex: Delta/Iceberg) e evolução de schema;
- Trabalhar com práticas de Data Governance e catalogação (ex: Unity Catalog, Glue).
- Implementar e evoluir práticas de DataOps, CI/CD e automação de pipelines;
- Evoluir processos de deploy, versionamento e observabilidade;
- Otimizar custos de infraestrutura (FinOps), garantindo uso eficiente de recursos.
- Implementar e evoluir monitoramento, alertas e métricas de confiabilidade (SLAs/SLOs);
- Atuar proativamente na prevenção e resolução de incidentes em produção;
- Garantir alta disponibilidade e resiliência das soluções.
- Traduzir necessidades de negócio em soluções técnicas escaláveis;
- Atuar próximo aos times de Analytics, Data Science, Produto e Engenharia;
- Apoiar decisões estratégicas com base em dados.
Perfil acadêmico e habilidades:
- Formação em Engenharia da Computação, Ciência da Computação, Sistemas de Informação ou áreas correlatas;
- Experiência sólida em engenharia de dados, arquitetura e construção de pipelines em larga escala;
- Domínio avançado em SQL, PySpark e processamento distribuído;
- Experiência prática com arquiteturas modernas (Lakehouse, Data Lake, Medallion);
- Forte conhecimento em cloud (AWS e/ou Azure), incluindo serviços como S3, Glue, ADLS, Lambda;
- Experiência com orquestração (Airflow, Step Functions, Databricks Workflows);
- Vivência com versionamento (Git) e boas práticas de desenvolvimento;
- Excelente comunicação e capacidade de traduzir necessidades de negócio em soluções técnicas;
- Perfil analítico, organizado e orientado à entrega de valor.
Qualificações desejáveis:
- Certificações em Databricks, AWS ou Azure;
- Experiência com DataOps, CI/CD e Infraestrutura como Código (Terraform, CloudFormation);
- Conhecimento em Data Governance e Data Quality;
- Experiência com observabilidade (Grafana, Prometheus, Datadog);
- Vivência com pipelines de Machine Learning (MLflow, Feature Store);
- Conhecimento em FinOps e otimização de custos em cloud;
- Experiência com arquiteturas orientadas a eventos e streaming (Kafka, Kinesis);
- Vivência em ambientes ágeis (Scrum/Kanban);
- Experiência prévia em empresas de tecnologia, loyalty ou retail media é um diferencial.