Engenheiro (a) de Dados | Data Engineer Sênior

Smart Fit; São Paulo; Híbrido; BRL 80.000 - 150.000; Tempo integral

Resumo da oferta

Uma inovadora empresa de fitness busca um Engenheiro de Dados Sênior para projetar e implementar pipelines de dados em larga escala. O profissional será responsável por garantir a integridade e qualidade dos dados, colaborando com equipes de Data Science e Analytics. Com um ambiente de trabalho híbrido, a posição oferece a oportunidade de impactar a vida de milhões de alunos através da integração de tecnologia e saúde. Se você tem experiência robusta em AWS, Azure e ferramentas de dados, esta é a sua chance de fazer parte de uma equipe dinâmica e inovadora.

Qualificações

• 4+ anos de experiência em Engenharia de Dados com AWS e Azure.
• Sólidos conhecimentos em construção de pipelines de dados com Python e Airflow.

Responsabilidades

• Projetar e implementar pipelines de ingestão e transformação de dados em larga escala.
• Garantir a integridade e qualidade dos dados, trabalhando próximo ao time de Data Science.

Conhecimentos

Engenharia de Dados

AWS

Azure

Python

Airflow

PySpark

Git

CI/CD

Monitoramento de Dados

DataOps

Ferramentas

AWS Glue

Databricks

Azure Data Factory

AWS Athena

PostgreSQL

MySQL

Descrição da oferta de emprego

Engenheiro (a) de Dados | Data Engineer Sênior

O Grupo Smart Fit é muito mais do que a maior rede de academias da América Latina e o maior empregador de profissionais de educação física do mundo. Somos um verdadeiro ecossistema focado em bem-estar e saúde, impactando a vida de milhares de pessoas todos os dias.

Estamos em 15 países, com mais de 1.700 unidades, e temos o prazer de atender mais de 5,2 milhões de alunos. Nossa equipe de 15 mil colaboradores está sempre a mil, trazendo novas ideias e inovações. Desde que abrimos nossa capital em 2021, aceleramos nossa missão de transformar vidas com soluções de fitness e saúde.

Temos várias marcas no nosso portfólio, como Bio Ritmo, Smart Fit, Race Bootcamp, Vidya Studio, Jab House, Tonus Gym, One Pilates, Velocity, Kore TotalPass e Nation CT. Além disso, oferecemos produtos digitais como Queima Diária, Smart Fit Nutri e Smart Fit Coach. Estamos sempre procurando novas formas de integrar tecnologia e inovação para ajudar você a ter um estilo de vida mais ativo e saudável. E aí, topa o desafio junto com a gente?

O que nos move todos os dias?

Somos parte da mudança, transformando o cenário e trazendo mais qualidade para a vida de quem tá junto com a gente. Cada gotinha de suor é uma prova do nosso compromisso em inspirar e motivar todo mundo que quer uma vida mais ativa e saudável. A cada dia, começamos nossa jornada com aquecimento total, prontos para alcançar novos objetivos e viver o máximo.

O Engenheiro (a) de dados Sênior será responsável por:

• Projetar e implementar pipelines de ingestão, transformação e disponibilização de dados em larga escala, utilizando ferramentas em cloud (AWS/Azure);
• Garantir a integridade, qualidade, governança e segurança dos dados;
• Trabalhar próximo ao time de Data Science, Analytics e demais áreas para garantir que os dados estejam prontos para consumo;
• Automatizar processos de integração e tratamento de dados;
• Implementar práticas de monitoramento de pipelines de dados e tratamento de falhas;
• Apoiar na escolha e implantação de ferramentas de dados (ETL, orquestração, versionamento, etc.);
• Atuar na ingestão e modelagem de dados;
• Contribuir para a construção de uma cultura orientada a dados;
• Garantir compliance com regulamentações de proteção de dados (LGPD, GDPR, etc.).

Itens essenciais que não podem faltar no seu kit:

• Experiência consolidada (mínimo 4 anos) na área de Engenharia de Dados lidando com AWS e Azure;
• Sólidos conhecimentos em construção e manutenção de pipelines de dados utilizando Airflow, Python, PySpark, EMR, AWS Glue, Databricks, Azure Data Factory, AWS Athena e similares;
• Experiência com bancos de dados relacionais (PostgreSQL, MySQL) e arquivos colunares (como parquet);
• Conhecimento em versionamento de código (Git) e CI/CD para pipelines de dados;
• Experiência com ferramentas de monitoramento e observabilidade de dados;
• Familiaridade com conceitos de DataOps e MLOps é um diferencial importante;
• Noções de segurança da informação aplicadas a dados;
• Diferencial: Inglês técnico e noções de espanhol.

Modelo de trabalho híbrido: 4 dias de home office e 1 dia presencial por semana. Nosso escritório está localizado na Avenida Paulista, em frente ao metrô, em São Paulo.

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