About this role
O que buscamos:
Buscamos um(a) Engenheiro(a) de Dados com sólida experiência em arquitetura e engenharia de dados em ambientes cloud, capaz de desenvolver e sustentar pipelines escaláveis, confiáveis e observáveis. O profissional atuará na construção e evolução de plataformas de dados utilizando arquitetura Lakehouse, além de contribuir para governança, qualidade, integração e disponibilização de dados para iniciativas analíticas e de negócio.
Responsabilidades:
- Projetar, desenvolver e manter pipelines de dados batch e streaming com foco em escalabilidade, performance e Observabilidade;
- Implementar processos de ingestão, transformação e disponibilização de dados utilizando Python, PySpark, Spark e SQL;
- Construir e evoluir camadas de dados em arquitetura Lakehouse (Bronze, Silver e Gold);
- Desenvolver e sustentar fluxos de ETL/ELT em ambientes cloud;
- Implementar e manter processos de orquestração de pipelines de dados;
- Atuar na análise, diagnóstico e resolução de problemas em pipelines e aplicações de dados;
- Realizar otimização de performance e correção de incidentes em soluções de dados;
- Implementar políticas, processos e ferramentas de governança de dados, promovendo padronização e responsabilização sobre os dados;
- Utilizar e evoluir soluções baseadas em Azure Data Factory, Airflow, Databricks e Data Lake;
- Desenvolver integrações entre sistemas por meio de APIs REST e outras fontes de dados;
- Aplicar boas práticas de modelagem de dados para Data Lakes e ambientes analíticos;
- Colaborar com áreas de produto, engenharia, dados e negócio na definição e implementação de soluções técnicas;
- Garantir qualidade, consistência, rastreabilidade e reutilização dos ativos de dados;
- Atuar de forma proativa na sustentação e evolução da plataforma de dados.
Requisitos Obrigatórios:
- Experiência prévia como Engenheiro(a) de Dados;
- Experiência sólida com Python, PySpark e SQL;
- Conhecimento avançado em Azure Data Factory, Airflow, Databricks e Data Lake;
- Experiência em arquitetura de dados e construção de soluções analíticas;
- Vivência com Git Flow e controle de versionamento;
- Conhecimento em testes unitários e funcionais (Unittest, Pytest ou similares);
- Experiência com bancos de dados relacionais como SQL Server, Oracle ou equivalentes;
- Experiência na implementação e sustentação de processos ETL/ELT;
- Conhecimento em modelagem de dados para Data Lakes e arquitetura Lakehouse;
- Experiência com camadas Bronze, Silver e Gold ou estruturas equivalentes;
- Vivência na integração e consumo de APIs REST;
- Experiência prática em ambientes Cloud, com foco em Azure;
- Experiência com processamento de dados em batch e streaming;
- Conhecimento em ferramentas de streaming de dados, como Kafka;
- Capacidade de atuar em ambientes dinâmicos, com múltiplas demandas e gestão de prioridades simultâneas.
Requisitos Diferenciais:
- Certificações Databricks e/ou Microsoft Azure;
- Experiência com arquitetura orientada a eventos e soluções baseadas em streaming;
- Conhecimento em segurança e privacidade de dados;
- Experiência em ambientes de alta criticidade e grande volume de processamento;
- Conhecimento em práticas DevOps e implementação de pipelines CI/CD para projetos de dados;
- Vivência com ferramentas de Observabilidade, monitoramento, qualidade e lineage de dados.
Descrição comportamental:
Procuramos uma pessoa que:
- Goste de trabalhar em equipe e seja colaborativa em suas atribuições;
- Tenha coragem para se desafiar e ir além, abraçando novas oportunidades de crescimento;
- Transforme ideias em soluções criativas e busque qualidade em toda sua rotina;
- Tenha habilidades de resolução de problemas;
- Possua habilidade e se sinta confortável para trabalhar de forma independente e gerenciar o próprio tempo;
- Tenha interesse em lidar com situações adversas e inovadoras no âmbito tecnológico.
Big enough to deliver – small enough to care.
#VempraGFT
#VamosVoarJuntos
#ProudToBeGFT