About this role
O que buscamos:
Buscamos um(a) profissional com experiência em engenharia de dados para atuar no desenvolvimento e arquitetura de pipelines de dados robustos e escaláveis. O papel envolve colaboração multidisciplinar, gestão de prioridades e a construção de soluções de dados de ponta a ponta, com foco em governança e qualidade. Atuação Modelo Híbrido - Vila Olímpia/SP
Responsabilidades:
• Projetar, desenvolver e manter pipelines de dados (batch e streaming) robustos, escaláveis e observáveis;
• Implementar políticas, processos e ferramentas de governança de dados, garantindo definição de padrões, responsabilização e democratização dos dados;
• Atuar na análise e resolução de problemas em pipelines e aplicações de dados (correção de bugs, performance tuning, incidentes);
• Construir e evoluir camadas de dados em arquitetura Lakehouse (bronze, silver, gold), garantindo qualidade, consistência e reutilização;
• Desenvolver processos de ingestão, transformação e disponibilização de dados utilizando Apache Spark, Python, PySpark e SQL;
• Implementar e manter fluxos de ETL/ELT e orquestração de pipelines de dados em plataformas de cloud;
• Utilizar e evoluir soluções em Azure Data Factory, Airflow, Databricks e Data Lake, garantindo boa integração entre sistemas de origem e camadas analíticas;
• Aplicar boas práticas de modelagem de dados para Data Lakes e camadas analíticas, suportando casos de uso de BI, analytics e ciência de dados;
• Colaborar com times multidisciplinares (produto, engenharia, dados, negócio) para entender necessidades e traduzi-las em soluções técnicas;
• Lidar com múltiplas prioridades concorrentes, assumindo responsabilidades de ponta a ponta e mantendo boa comunicação com stakeholders;
Requisitos e Qualificações:
• Experiência prévia como Engenheiro(a) de Dados;
• Forte capacidade analítica para investigação, diagnóstico e correção de problemas em pipelines e sistemas de dados;
• Experiência em linguagens de programação e ferramentas relevantes, incluindo Python / PySpark e SQL;
• Conhecimento sólido em Azure Data Factory, Airflow, Databricks e Data Lake;
• Conhecimento sólido em Arquitetura de Dados;
• Conhecimento sólido em Git Flow;
• Conhecimento sólido em Testes unitários (Unittest, Pytest, etc.) e funcionais;
• Conhecimento sólido em Bancos de dados relacionais (SQL Server, Oracle, etc.);
• Conhecimento sólido em ETL/ELT e orquestração de pipelines de dados;
• Conhecimento sólido em Modelagem de dados para Data Lakes / Lakehouse;
• Conhecimento sólido em Camadas do Lakehouse (bronze, silver, gold ou equivalente);
• Conhecimento sólido em Integração e consumo de APIs REST para ingestão e disponibilização de dados;
• Experiência prática em ambientes de Cloud (Azure);
• Experiência com fluxos de ingestão de dados em batch e streaming;
• Experiência com ferramentas de streaming de dados, como Kafka;
• Habilidade para trabalhar em ambiente dinâmico, com múltiplas demandas simultâneas, assumindo responsabilidades de ponta a ponta;
Diferenciais:
• Certificações Databricks e Azure;
• Experiência com arquitetura orientada a eventos e padrões de streaming;
• Vivência com ferramentas de observabilidade de dados (data quality, data lineage, monitoring);
• Conhecimento de boas práticas de segurança e privacidade de dados;
• Experiência em ambientes de alta criticidade e grande volume de dados;
• Vivência em times ágeis (Scrum, Kanban, etc.);
• Esteira DevOps CI/CD;
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
#LetsGoBeyond
#ProudToBeGFT