Engenharia De Dados Sênior | Híbrido/Sp

Gft Technologies Se; São Paulo; Hybrid; BRL 300,000 - 420,000; Full time

Benefits offered by this job

Cartão multi-benefícios

Bolsas de Estudos

Certificações

Horário flexível

Salários competitivos

Plano de carreira

Carreira Internacional

Previdência Privada

Assistência Médica

Assistência Odontológica

Job summary

GFT Technologies SE procura um Engenheiro de Dados Sênior para atuar na construção e operação de plataformas de dados, com foco em confiabilidade, governança e escalabilidade, em regime híbrido na região Alphaville, Barueri, SP.

O profissional lidará com pipelines em Airflow, transformação com dbt, modelagem de dados e estratégias de desempenho e custo, assegurando rastreabilidade e conformidade com LGPD, CVM e normas regulatórias aplicáveis.

Qualifications

• Experiência 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 com window functions, CTEs recursivas, plano de execução, skew e spill.
• Python para engenharia de dados: código modular, testável e versionado.

Responsibilities

• 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, 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) incluindo chaves, granularidade, historização e correções retroativas.
• Estabelecer padrões de distribuição, ordenação e particionamento no MPP (DISTKEY, SORTKEY, compressão em Redshift) e garantir que sejam seguidos.
• Fazer o desenho de camadas e contratos de dados entre times: o que é fonte da verdade e quem pode escrever onde.
• Conduzir tuning de performance e custo: planos, filas/WLM, concorrência, VACUUM/ANALYZE, rewrite de queries.
• Avaliar e recomendar tecnologias com trade-offs custos.
• Trabalhar com dados vetorizados.
• Implementar controles de qualidade automatizados e reconciliações para relatórios regulatórios.
• Garantir linhagem e rastreabilidade ponta a ponta.
• Aplicar LGPD e conformidade setorial; documentar ADRs e manter o dicionário de dados vivo.
• Mentorar engenheiros júnior/pleno; realizar code reviews e pareamento.

Skills

SQL avançado

Python

Apache Airflow

dbt

Redshift

Data Warehouse

Dimensional Modeling

Data governance

CI/CD

Tools

Airflow em produção

dbt

Redshift

Job description

Engenharia de Dados Sênior | Híbrido/SP - 136504Localização: 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, Big Query 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.
• Disponibilidade de atuação hibrida 2 a 3x presencial - Região Vila Olimpia

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, Data Hub, Open Metadata).
• 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 sejacolaborativaem 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 e Total Pass.
• Previdência Privada.
• Assistência Médica.
• Assistência Odontológica.