* 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
Somos inspired by tech powered by people. Por isso, precisamos de pessoas apaixonados por desafios e com sede de aprendizado contínuo.
Buscamos por novos makers para sonharem com a gente, que enxerguem além do óbvio e que estejam prontos para se juntar a nós nessa jornada de transformação e crescimento. Estamos expandindo nossos horizontes e buscamos pessoas que compartilhem dessa mesma paixão pela tecnologia e pelo aprendizado contínuo. Se você se encaixa nesse perfil, venha fazer parte do nosso time!
RESPONSABILIDADES E ATRIBUIÇÕES
- Projetar, desenvolver e sustentar pipelines de dados escaláveis, resilientes e de alta performance, garantindo confiabilidade ponta a ponta;
- Orquestrar, monitorar e otimizar fluxos de dados com Apache Airflow, assegurando disponibilidade, rastreabilidade, qualidade e observabilidade;
- Estruturar, manter e evoluir ambientes de Data Lake e Data Warehouse, aplicando boas práticas de arquitetura, governança, segurança e padronização de dados;
- Desenvolver, automatizar e otimizar processos de ingestão, transformação e carga de dados (ETL/ELT), com foco em eficiência e escalabilidade;
- Realizar modelagem de dados para diferentes camadas analíticas, utilizando modelagem relacional (3NF) e dimensional (Star Schema), alinhadas às necessidades do negócio;
- Desenvolver e otimizar consultas, procedures, views e rotinas de performance em Microsoft SQL Server;
- Garantir a disponibilidade, integridade e consistência dos dados para consumo em ferramentas de BI e Analytics, como Apache Superset e Power BI;
- Monitorar, documentar e promover a melhoria contínua dos pipelines e ambientes de dados, atuando de forma proativa na resolução de incidentes;
- Atuar em parceria com times de BI, Analytics e áreas de negócio para levantamento de requisitos e entrega de soluções orientadas a dados;
- Aplicar boas práticas de versionamento de código, testes, segurança da informação e documentação técnica.
REQUISITOS E QUALIFICAÇÕES
- Experiência comprovada como Engenheiro(a) de Dados ou em funções correlatas, atuando no desenvolvimento e sustentação de soluções de dados;
- Conhecimento sólido em Python aplicado à automação, tratamento, transformação e integração de dados;
- Experiência prática com Apache Airflow para orquestração, agendamento e monitoramento de pipelines de dados;
- Conhecimentos sólidos em arquiteturas de Data Lake e Data Warehouse, incluindo conceitos de governança e boas práticas;
- Experiência com Microsoft SQL Server, com forte domínio na escrita, análise e otimização de consultas complexas;
- Domínio de modelagem de dados relacional (3ª Forma Normal – 3NF), garantindo consistência e integridade das informações;
- Experiência com modelagem dimensional (Star Schema) voltada para ambientes analíticos e de Business Intelligence;
- Vivência em ambientes Linux, com uso frequente de linha de comando e scripts de automação;
- Experiência no preparo, disponibilização e validação de dados para consumo em ferramentas de BI, como Power BI e Apache Superset;
- Conhecimento aprofundado em bancos de dados relacionais, incluindo conceitos de performance, integridade, indexação e otimização.
Desejável:
- Certificação na área de Dados, Engenharia de Software, Cloud ou áreas correlatas;
- Experiência com serviços e plataformas de dados em nuvem, como AWS, Azure ou GCP;
- Conhecimento prático em ferramentas de versionamento de código, especialmente Git;
- Experiência com práticas de CI/CD aplicadas a pipelines e soluções de dados;
- Vivência no uso de contêineres com Docker e/ou orquestração com Kubernetes;
- Conhecimento em boas práticas de governança de dados, incluindo catalogação, qualidade e linhagem;
- Experiência de trabalho com metodologias ágeis, como Scrum e Kanban;
- Vivência em ambientes de grande volume e variedade de dados (Big Data);
- Conhecimento prévio em ferramentas de observabilidade, monitoramento e alertas para pipelines de dados.