Engenheiro(a) de Dados Pleno | GCP

Nava | Tech for Business; Brasil; Presencial; BRL 150 000 - 230 000; Tempo integral

Resumo da oferta

Nava | Tech for Business está buscando um(a) Engenheiro(a) de Dados Pleno para atuar na construção e evolução de soluções de dados escaláveis, garantindo qualidade, governança e disponibilidade para análises estratégicas.

O candidato ideal terá experiência com DBT, SQL avançado, Python, Spark e o ecossistema GCP (BigQuery, Dataflow, Dataproc, Pub/Sub, Cloud Storage e Composer), além de prática em pipelines CI/CD e arquitetura moderna de dados.

Qualificações

• Experiência com engenharia de dados e modelagem de dados analíticos.
• Conhecimento obrigatório em DBT.
• Domínio avançado de SQL e boas práticas para Data Warehouse.
• Experiência com Python e Spark para processamento de dados.
• Conhecimento do ecossistema GCP: BigQuery, Dataflow, Dataproc, Pub/Sub, Cloud Storage e Composer.
• Vivência com CI/CD, versionamento e automação de pipelines.
• Conhecimento em arquiteturas modernas de dados (Lakehouse, Data Mesh e Streaming).
• Conhecimento em Databricks.

Responsabilidades

• Desenvolver e manter pipelines de dados eficientes e escaláveis para diferentes cenários (Data Lake, Data Warehouse e Data Mart).
• Implementar processos de ingestão e transformação de dados em ambientes Google Cloud Platform (GCP).
• Desenvolver e manter transformações de dados utilizando DBT.
• Definir e aplicar padrões de modelagem de dados relacional e dimensional.
• Traduzir requisitos de negócio em soluções de dados robustas e escaláveis.
• Garantir qualidade, governança, segurança e compliance dos dados.
• Monitorar e otimizar performance e custos em ambientes cloud.
• Contribuir para a evolução da arquitetura e das melhores práticas da plataforma de dados.

Conhecimentos

Data modeling

SQL

Python

Spark

Data Warehousing

Ferramentas

DBT

BigQuery

Dataflow

Dataproc

Pub/Sub

Cloud Storage

Composer

Databricks

CI/CD

Descrição da oferta de emprego

A Nava é uma empresa de tecnologia que impulsiona a transformação digital de grandes organizações por meio de soluções inovadoras, combinando estratégia, dados, cloud e desenvolvimento de software para gerar valor aos negócios.

Estamos em busca de um(a) Engenheiro(a) de Dados Pleno para atuar na construção e evolução de soluções de dados escaláveis, garantindo qualidade, governança e alta disponibilidade das informações para suportar análises e tomadas de decisão estratégicas.

Principais Responsabilidades

• Desenvolver e manter pipelines de dados eficientes e escaláveis para diferentes cenários (Data Lake, Data Warehouse e Data Mart).
• Implementar processos de ingestão e transformação de dados em ambientes Google Cloud Platform (GCP).
• Desenvolver e manter transformações de dados utilizando DBT.
• Definir e aplicar padrões de modelagem de dados relacional e dimensional.
• Traduzir requisitos de negócio em soluções de dados robustas e escaláveis.
• Garantir qualidade, governança, segurança e compliance dos dados.
• Monitorar e otimizar performance e custos em ambientes cloud.
• Contribuir para a evolução da arquitetura e das melhores práticas da plataforma de dados.

Requisitos

• Experiência com Engenharia de Dados e modelagem de dados analíticos.
• Conhecimento obrigatório em DBT.
• Domínio avançado de SQL e boas práticas para Data Warehouse.
• Experiência com Python e Spark para processamento de dados.
• Conhecimento do ecossistema GCP: BigQuery, Dataflow, Dataproc, Pub/Sub, Cloud Storage e Composer.
• Vivência com CI/CD, versionamento e automação de pipelines.
• Conhecimento em arquiteturas modernas de dados (Lakehouse, Data Mesh e Streaming).
• Conhecimento em Databricks.

Diferenciais

• Experiência em projetos de modernização de plataformas de dados.
• Vivência em ambientes corporativos de grande porte.
• Conhecimento em Data Vault e outras metodologias avançadas de modelagem.

Buscamos profissionais com perfil analítico, colaborativo e foco em qualidade, que tenham interesse em atuar em desafios complexos de dados e contribuir para a evolução contínua das soluções da companhia.

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