Analista Pleno de DataOps

Reclame AQUI; Brasil; Presencial; BRL 90 000 - 180 000; Tempo integral

Resumo da oferta

A Reclame AQUI busca um Analista de DataOps para atuar como ponte entre Engenharia de Dados e Infraestrutura. O papel garante autonomia aos times de dados, mantendo ambiente resiliente, seguro e otimizado na nuvem.

Você desenvolverá esteiras de CI/CD, provisionará infraestrutura via código e integrará validação de dados com AWS/GCP. Requer experiência em Python, SQL e ferramentas de observabilidade; foco em custo e performance.

Qualificações

• Experiência em DataOps, DevOps ou Engenharia de Dados, com automação aplicada a dados.
• Forte experiência com CI/CD (GitHub Actions, GitLab CI, Azure DevOps, Jenkins).
• Infraestrutura como Código (Terraform) e serviços de dados em nuvem (GCP).
• Conhecimento em orquestração (Airflow, Dagster, Prefect) e Python/SQL.
• Observabilidade de pipelines e infra (Datadog, Grafana, Prometheus, CloudWatch).

Responsabilidades

• Garantir autonomia aos times de dados com IaC e pipelines autônomos.
• Desenvolver e evoluir pipelines de CI/CD para dados e analytics.
• Provisionar e gerenciar infraestrutura de dados via código (Terraform, CloudFormation).
• Definir padrões de versionamento, testes automatizados e esteiras de liberação.

Conhecimentos

CI/CD

Observabilidade

Python

SQL

Shell Script

Airflow

Dagster

Prefect

Cloud Cost Optimisation

Ferramentas

GitHub Actions

GitLab CI

Terraform

CloudFormation

Jenkins

Datadog

Grafana

Prometheus

CloudWatch

Descrição da oferta de emprego

Buscamos um(a) Analista de DataOps para ser a ponte entre a Engenharia de Dados e a Infraestrutura. Seu papel principal será garantir autonomia aos times de dados, eliminando a dependência direta de SRE no dia a dia, mas com a responsabilidade de manter o ambiente resiliente, seguro e otimizado. Se você gosta de automatizar tudo, criar esteiras de CI/CD eficientes, garantir visibilidade das pipelines (observabilidade) e tem faro apurado para otimização de custos em nuvem, essa vaga é para você!

Principais Responsabilidades

• Autonomia, CI/CD & Infra como Código
• Desenvolver e evoluir pipelines de CI/CD para Data & Analytics, permitindo deploy contínuo, seguro e autônomo dos times de dados
• Provisionar e gerenciar infraestrutura de dados via código (IaC - Terraform, CloudFormation, etc.), garantindo autonomia sem depender da equipe central de SRE
• Definir e aplicar padrões de versionamento, testes automatizados e esteiras de liberação para Data Engineering e Machine Learning.

Resiliência, Qualidade & Retry Policies

• Desenvolver e configurar estratégias robustas de políticas de retry, tratamento de falhas e dead-letter queues para fluxos de dados.
• Garantir alta disponibilidade, tolerância a falhas e recuperação rápida de pipelines em caso de incidentes (disaster recovery).
• Integrar ferramentas e processos de validação e qualidade de dados diretamente nas esteiras de publicação.

Observabilidade, Monitoramento & FinOps

• Implementar e manter a observabilidade de ponta a ponta dos ambientes de dados (logs, métricas, alertas de performance e SLA/SLO de dados).
• Atuar ativamente em FinOps (Gestão de Custos): monitorar uso de recursos, identificar desperdícios e aplicar estratégias de otimização de custos de processamento e armazenamento em nuvem.

Requisitos e Qualificações

• Experiência em DataOps, DevOps ou Engenharia de Dados: Vivência prática com infraestrutura e automação aplicada a ambientes de dados.
• Automação & CI/CD: Forte experiência com ferramentas de CI/CD (GitHub Actions, GitLab CI, Azure DevOps, Jenkins, etc.).
• Infraestrutura como Código (IaC): Domínio em Terraform ou ferramentas similares para provisionamento em nuvem.
• Provedores Cloud: Sólido conhecimento em serviços gerenciados de dados em nuvem ( GCP).
• Orquestração & Processamento: Conhecimento em orquestradores (Airflow, Dagster, Prefect) e linguagens como Python, SQL e Shell Script.
• Observabilidade: Experiência com monitoramento de pipelines e infra (Datadog, Grafana, Prometheus, CloudWatch ou ferramentas de Data Observability).