Data Engineer

Chubb; São Paulo; Híbrido; BRL 180 000 - 240 000; Tempo integral

Resumo da oferta

A Chubb está recrutando para uma posição de engenharia de dados em São Paulo, com esquema híbrido (3 dias no escritório, 2 em casa). O papel envolve analisar dados, construir pipelines ETL/ELT, projetar soluções em Data Lake/Data Warehouse e trabalhar com Azure e Databricks, assegurando qualidade, governança e conformidade.

Buscamos profissional com formação em ciência de dados/CS/engenharia, experiência em dados e linguagem SQL/Python/PySpark, além de conhecimentos em IA aplicada ao

Qualificações

• Graduação completa em Ciência da Computação, Engenharia, Sistemas de Informação, Estatística, Matemática ou Ciência de Dados; especialização em Dados/Analytics/IA/Cloud ou Arquitetura de Dados será diferencial.
• Experiência em engenharia de dados, pipelines, ETL/ELT e arquitetura de dados.
• Domínio de SQL, Python e PySpark.
• Conhecimento em Azure, Data Lake e Databricks.
• Experiência com modelagem de dados, Data Lake, Lakehouse, data warehouse e ambientes analíticos.
• Conhecimento em governança, qualidade, segurança e compliance de dados.
• Experiência com versionamento de código, Git, documentação, testes e boas práticas de desenvolvimento.
• Familiaridade com ferramentas de IA generativa aplicadas ao desenvolvimento, preferencialmente Claude Code.
• Capacidade de definir boas práticas para uso seguro, produtivo e padronizado de IA em ambientes produtivos.
• Inglês avançado

Responsabilidades

• Analisar, interpretar e transformar dados em informações relevantes para o negócio.
• Desenvolver, manter e otimizar pipelines de dados e processos de ETL/ELT.
• Projetar e evoluir soluções em Data Lake, data warehouses e ambientes analíticos.
• Trabalhar com Azure e Databricks para ingestão, processamento, armazenamento e análise de dados.
• Garantir qualidade, integridade, disponibilidade, segurança e conformidade dos dados.
• Identificar oportunidades de automação e melhoria contínua nos processos de dados.
• Colaborar com cientistas de dados, times técnicos e áreas de negócio para entregar soluções escaláveis e aderentes às necessidades da organização.
• Utilizar ferramentas de IA para apoiar codificação, revisão, documentação, testes, otimização e padronização de código.
• Contribuir para boas práticas de uso de IA em ambiente produtivo, considerando governança, rastreabilidade, segurança e revisão humana.

Conhecimentos

SQL

Python

PySpark

Inglês avançado

Formação académica

Graduação em Ciência da Computação ou áreas correlatas

Ferramentas

Azure

Databricks

Data Lake

Data Warehouse

Descrição da oferta de emprego

Job Description

Esta posição é para trabalhar em São Paulo, em um esquema híbrido, sendo 3 dias por semana no escritório e 2 dias em casa.

• Analisar, interpretar e transformar dados em informações relevantes para o negócio.
• Desenvolver, manter e otimizar pipelines de dados e processos de ETL/ELT.
• Projetar e evoluir soluções em Data Lake, data warehouses e ambientes analíticos.
• Trabalhar com Azure e Databricks para ingestão, processamento, armazenamento e análise de dados.
• Garantir qualidade, integridade, disponibilidade, segurança e conformidade dos dados.
• Identificar oportunidades de automação e melhoria contínua nos processos de dados.
• Colaborar com cientistas de dados, times técnicos e áreas de negócio para entregar soluções escaláveis e aderentes às necessidades da organização.
• Utilizar ferramentas de IA, como Claude Code, para apoiar codificação, revisão, documentação, testes, otimização e padronização de código.
• Contribuir para boas práticas de uso de IA em ambiente produtivo, considerando governança, rastreabilidade, segurança e revisão humana.

Qualifications

Graduação completa em Ciência da Computação, Engenharia, Sistemas de Informação, Estatística, Matemática, Ciência de Dados ou áreas correlatas. Especialização em Dados, Analytics, IA, Cloud ou Arquitetura de Dados será considerada diferencial.

Job Description

Esta posição é para trabalhar em São Paulo, em um esquema híbrido, sendo 3 dias por semana no escritório e 2 dias em casa.

• Analisar, interpretar e transformar dados em informações relevantes para o negócio.
• Desenvolver, manter e otimizar pipelines de dados e processos de ETL/ELT.
• Projetar e evoluir soluções em Data Lake, data warehouses e ambientes analíticos.
• Trabalhar com Azure e Databricks para ingestão, processamento, armazenamento e análise de dados.
• Garantir qualidade, integridade, disponibilidade, segurança e conformidade dos dados.
• Identificar oportunidades de automação e melhoria contínua nos processos de dados.
• Colaborar com cientistas de dados, times técnicos e áreas de negócio para entregar soluções escaláveis e aderentes às necessidades da organização.
• Utilizar ferramentas de IA, como Claude Code, para apoiar codificação, revisão, documentação, testes, otimização e padronização de código.
• Contribuir para boas práticas de uso de IA em ambiente produtivo, considerando governança, rastreabilidade, segurança e revisão humana.

Qualifications

Graduação completa em Ciência da Computação, Engenharia, Sistemas de Informação, Estatística, Matemática, Ciência de Dados ou áreas correlatas. Especialização em Dados, Analytics, IA, Cloud ou Arquitetura de Dados será considerada diferencial.

Experiência em engenharia de dados, pipelines, ETL/ELT e arquitetura de dados.

Domínio de SQL, Python e PySpark.

Conhecimento em Azure, Data Lake e Databricks.

Experiência com modelagem de dados, Data Lake, Lakehouse, data warehouse e ambientes analíticos.

Conhecimento em governança, qualidade, segurança e compliance de dados.

Experiência com versionamento de código, Git, documentação, testes e boas práticas de desenvolvimento.

Familiaridade com ferramentas de IA generativa aplicadas ao desenvolvimento, preferencialmente Claude Code.

Capacidade de definir boas práticas para uso seguro, produtivo e padronizado de IA em ambientes produtivos.

Inglês avançado

Certificações desejadas

Microsoft Azure Data Engineer Associate — DP-203.

Databricks Certified Data Engineer Associate ou Professional.

Azure Fundamentals — AZ-900 ou Azure Data Fundamentals — DP-900.

Certificações ou formações em Data Governance, Data Quality, Responsible AI, Generative AI ou Cloud Architecture serão consideradas diferenciais.