Engenharia de Dados Sênior - 136504

GFT Technologies SE; Barueri; Sur place; BRL 300 000 - 450 000; Plein temps

Avantages offerts par ce poste

Cartão multi-benefícios

Bolsas de Estudos para Graduação/Pós/M

Programas de Certificações

Horário de trabalho flexível

Salários competitivos

Avaliação de desempenho anual com plan

Possibilidade de carreira interna

Previdência Privada

Assistência Médica

Assistência Odontológica

Résumé du poste

A GFT Technologies SE busca Engenheiro de Dados Sênior para atuar com desenvolvimento e arquitetura de plataformas de dados, incluindo pipelines, data warehouse e governança. Você irá desenhar modelos de dados, garantir rastreabilidade e apoiar painéis executivos e regulatórios.

É essencial experiência prática com Redshift/airflow/dbt, modelagem dimensional e melhoria de performance, atuando em um ambiente regulado com LGPD. A posição envolve liderança técnica e mentoria para equipes mais jovens.

Qualifications

• Experiência comprovada em engenharia de dados com responsabilidade arquitetural.
• Histórico de levar a produção uma plataforma analítica com incidentes e resolução.
• SQL avançado com window functions, CTEs, diagnóstico de skew e performance.
• Python para engenharia de dados, código modular e versionado.
• Familiaridade com pandas/polars, tipagem e testes automatizados.
• Airflow em produção, DAGs, sensores e gestão de falhas.
• Data warehouse MPP em nuvem (Redshift preferido; Snowflake/BigQuery/Dacabricks aceitos).
• DBT ou similar com testes de transformação.
• Modelagem dimensional (Kimball) com SCD 1/2 e tabelas de ponte.

Responsabilités

• Saber trabalhar na estrutura de hub-spoke.
• Projetar, construir e manter pipelines de ingestão e transformação com Airflow.
• Desenvolver modelos de transformação em dbt sobre o data warehouse.
• Implementar ingestões de fontes heterogêneas (transacionais, APIs, regulatórios).
• Instrumentar observabilidade dos dados ( freshness, volumetria, reconciliação).
• Definir modelagem de dados do warehouse (dimensional/Data Vault/híbrido).
• Estabelecer padrões de distribuição, ordenação e particionamento (DISTKEY, SORTKEY).
• Conduzir tuning de performance e custo (plans, WLM, VACUUM/ANALYZE).
• Avaliar tecnologias (formatos, lakehouse, catalog, qualidade).
• Trabalhar com dados vetorizados.
• Implementar controles de qualidade automatizados e reconciliações.
• Garantir rastreabilidade ponta a ponta e lineage.
• Aplicar controles de acesso e LGPD/compliance.
• Documentar ADRs e dicionário de dados.
• Mentorar engenheiros nível pleno/júnior.
• Traduzir demandas de negócio em desenho de dados sustentável.
• Participar do planejamento técnico e estimar escopo com honestidade.

Connaissances

Arquitetura de dados

Pipeline de dados

Airflow

dbt

Data Warehouse

Modelagem dimensional

SQL avançado

Python

Governança de dados

Otimização de custo

Versionamento/CI-CD

Git

Data Lake

Outils

Airflow

Redshift

dbt

BigQuery

Description du poste

Selecione a frequência (em dias) de recebimento de alertas:

Engenharia de Dados Sênior - 136504

Localização: Alphaville - Barueri, BR, 06.454-000

Um(a) Engenheiro(a) de Dados Sênior para atuar com desenvolvimento e arquitetura de plataformas de dados. A posição envolve a construção e operação de pipelines, bem como a responsabilidade arquitetural sobre a plataforma, incluindo modelagem de data Lake, padrões de ingestão, governança de camadas e otimização de performance e custo. É essencial a execução técnica, com foco na confiabilidade dos dados que suportam painéis executivos, relatórios e obrigações regulatórias em um ambiente regulado, exigindo rastreabilidade e reprodutibilidade.

Responsabilidades

• Saber trabalhar na estrutura de hub-spoke
• Projetar, construir e manter pipelines de ingestão e transformação orquestrados em Apache Airflow, com padrões consistentes de retry, idempotência, alerta e SLA.
• Desenvolver e evoluir modelos de transformação em dbt sobre o data warehouse, organizando as camadas (staging → intermediate → marts) com testes e documentação.
• Implementar ingestões de fontes heterogêneas: bancos transacionais, APIs de terceiros (custodiantes, distribuidores, provedores de mercado), arquivos regulatórios e planilhas operacionais.
• Instrumentar observabilidade dos dados: freshness, volumetria, quebras de contrato, reconciliação entre origem e destino.
• Definir e defender o modelo de dados do warehouse (dimensional, Data Vault ou híbrido — com justificativa), incluindo chaves, granularidade, historização (SCD) e tratamento de correções retroativas.
• Estabelecer padrões de distribuição, ordenação e particionamento no MPP (DISTKEY, SORTKEY, compressão em Redshift; equivalentes em outras engines) e garantir que sejam seguidos.
• Fazer o desenho de camadas e contratos de dados entre times: o que é fonte da verdade, quem pode escrever onde, o que é exposto para BI e o que é interno.
• Conduzir tuning de performance e custo: análise de planos, filas/WLM, concorrência, manutenção (VACUUM/ANALYZE ou equivalente), rewrite de queries e materializações.
• Avaliar e recomendar tecnologias (formatos de tabela, lakehouse, streaming, catálogo, ferramentas de qualidade) com análise de trade-off explícita, incluindo custo e custo de saída.
• Trabalhar com dados vetorizados
• Implementar controles de qualidade automatizados e reconciliações que sustentem números usados em relatórios a clientes e em respostas a reguladores.
• Garantir linhagem e rastreabilidade ponta a ponta: de um número no painel até a origem e a versão do código que o produziu.
• Aplicar controles de acesso, segregação por sensibilidade e conformidade com LGPD e com as normas aplicáveis ao setor (CVM, BACEN, BSM, políticas internas de compliance).
• Documentar decisões arquiteturais (ADRs) e manter o dicionário de dados vivo.
• Atuar como referência técnica para engenheiros(as) pleno e júnior: code review, pareamento, definição de padrões e mentoria.
• Traduzir demandas de negócio (Wealth Management, Comercial, Risco, Compliance, Operações) em desenho de dados sustentável — inclusive dizendo "não" a atalhos que criam dívida.
• Participar do planejamento técnico e estimar com honestidade escopo, risco e prazo.

Requisitos obrigatórios

• Experiencia comprovada em engenharia de dados com responsabilidade arquitetural (saber desenhar o modelo, não só implementar de outra pessoa).
• Histórico comprovado de ter levado ao ar e operado em produção uma plataforma de dados analítica — com incidentes, plantão e consequências reais.
• SQL avançado de verdade: window functions, CTEs recursivas, leitura de plano de execução, diagnóstico de skew e de spill em disco.
• Python para engenharia de dados: código modular, testável e versionado (não apenas notebooks).
• Familiaridade com pandas/polars, tipagem e testes automatizados.
• Apache Airflow em produção: autoria de DAGs, sensores, backfill, gestão de dependências e de falhas.
• Data warehouse MPP em nuvem — Redshift preferencialmente; Snowflake, BigQuery ou Databricks são aceitos com disposição para se aprofundar em Redshift.
• DBT ou ferramenta equivalente de transformação versionada, com testes.
• Modelagem dimensional (Kimball) com domínio real: fato vs. dimensão, granularidade, SCD tipos 1/2, tabelas ponte, snapshots.
• Git e cultura de code review; CI/CD aplicado a dados.
• Modelagem e diagnóstico de performance: saber explicar por que uma query está lenta e provar a correção com números antes e depois.
• Rigor com correção numérica.
• Comunicação escrita clara/documentação.

Autonomia para investigar do dashboard até a origem sem pedir permissão a cada passo. Diferenciais (desejáveis)

• Experiência no mercado financeiro: investimentos, wealth management, custódia, renda fixa/variável, fundos, cálculo de rentabilidade (TIR/TWR), posição e movimentação.
• Vivência com dados regulatórios: CVM, BACEN, BSM, ANBIMA — inclusive prazos e formatos de entrega.
• Ferramentas de qualidade e catálogo (Great Expectations, Soda, DataHub, OpenMetadata).
• Experiência com camada semântica e ferramentas de BI (Power BI, Metabase, Looker).

Ter conduzido uma migração relevante (legado → moderno, on-prem → nuvem, ou planilha/VBA → pipeline versionado) com validação de paridade. 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.

Com mais de 35 anos de mercado e localizada em 16 países, a GFT emprega mais de 12.000 pessoas ao redor do mundo sendo 4.000 pessoas no Brasil.
Aqui, a diversidade, a igualdade e a inclusão estão no centro e garantir um ambiente de trabalho seguro para todas as pessoas faz parte de quem somos.
Promovemos uma cultura de desenvolvimento e crescimento pautada no nosso pilar de Continuous Scaled Learning porque acreditamos que o uso inteligente da tecnologia é a chave para o sucesso nesse mundo digital.

O que oferecemos

• Cartão multi-benefícios – você escolhe como e onde utilizar.
• Bolsas de Estudos para cursos de Graduação, Pós, MBA e Idiomas.
• Programas de incentivo à Certificações.
• Horário de trabalho flexível.
• Salários competitivos.
• Avaliação de desempenho anual com plano de carreira estruturado.
• Possibilidade de carreira internacional.
• Wellhub eTotalPass.
• Previdência Privada.
• Assistência Médica.
• Assistência Odontológica.

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