Engenheiro(a) de Dados Pleno | Remoto

Solutis Tecnologias Ltda.; Brasil; À distance; BRL 120 000 - 180 000; Plein temps

Résumé du poste

A Solutis Tecnologias Ltda. está buscando um Engenheiro(a) de Dados Pleno para atuar no desenvolvimento e manutenção de pipelines de dados destinados a relatórios regulatórios.

O profissional garantirá escalabilidade, qualidade, governança e disponibilidade das informações, além de participar da migração de cargas para uma arquitetura Lakehouse em nuvem. Você ficará responsável por automatizar regras de negócio, evoluir processos de integração e documentar toda a linhagem de dados, trabalhando

Qualifications

• Graduação em Ciência da Computação, SI, Engenharia ou áreas correlatas.
• Conhecimento em Python ou Scala e SQL avançado.
• Experiência com processos ETL/ELT, Data Warehouse ou Data Lake.
• Vivência com desenvolvimento, monitoramento e sustentação de pipelines de dados.
• Experiência com ferramentas de orquestração de workflows, como Apache Airflow.
• Conhecimento em Git e versionamento de código.
• Capacidade de resolução de problemas técnicos, organização, autonomia e foco em qualidade.

Responsabilités

• Desenvolver e manter pipelines ETL/ELT, desde a origem dos dados até as camadas de consumo do Lakehouse.
• Automatizar regras de negócio, transformando processos realizados em planilhas e scripts em códigos versionados, testados e revisados.
• Implementar controles de qualidade de dados, incluindo volumetria, conciliação entre fontes, consistência e registro de evidências.
• Orquestrar e monitorar workflows, identificar falhas e garantir a rastreabilidade dos processos.
• Apoiar a migração de cargas do Data Lake atual para o Lakehouse em nuvem.
• Documentar processos, integrações e linhagem de dados.
• Colaborar com áreas técnicas e de negócio para compreender e automatizar regras e processos.

Connaissances

Python

Scala

SQL avançado

Formation

Graduação em áreas correlatas

Outils

Apache Airflow

Git

Description du poste

Estamos em busca de um(a) Engenheiro(a) de Dados Pleno para atuar no desenvolvimento e manutenção de pipelines de dados voltados a relatórios regulatórios de um cliente estratégico, garantindo escalabilidade, qualidade, governança e disponibilidade das informações.

Esse(a) profissional também participará da automatização de regras de negócio, evolução dos processos de integração e migração para uma arquitetura Lakehouse em nuvem.

Responsabilidades e atribuições

• Desenvolver e manter pipelines ETL/ELT, desde a origem dos dados até as camadas de consumo do Lakehouse.
• Automatizar regras de negócio, transformando processos realizados em planilhas e scripts em códigos versionados, testados e revisados.
• Implementar controles de qualidade de dados, incluindo volumetria, conciliação entre fontes, consistência e registro de evidências.
• Orquestrar e monitorar workflows, identificar falhas e garantir a rastreabilidade dos processos.
• Apoiar a migração de cargas do Data Lake atual para o Lakehouse em nuvem.
• Documentar processos, integrações e linhagem de dados.
• Colaborar com áreas técnicas e de negócio para compreender e automatizar regras e processos.

Requisitos e qualificações

• Ensino superior completo em Ciência da Computação, Sistemas de Informação, Engenharia, Análise e Desenvolvimento de Sistemas ou áreas correlatas.
• Conhecimento em Python ou Scala e SQL avançado.
• Experiência com processos ETL/ELT, Data Warehouse ou Data Lake.
• Vivência com desenvolvimento, monitoramento e sustentação de pipelines de dados.
• Experiência com ferramentas de orquestração de workflows, como Apache Airflow.
• Conhecimento em Git e versionamento de código.
• Capacidade de resolução de problemas técnicos, organização, autonomia e foco em qualidade.

Diferencial

• Experiência com ambientes Cloud (AWS, Azure ou GCP).
• Vivência com Snowflake e arquitetura Medallion.
• Conhecimento em frameworks de testes e qualidade de dados.
• Noções de observabilidade de dados.
• Experiência em projetos de qualidade de dados ou ambientes regulados.
• Certificações AWS, Azure ou GCP, preferencialmente nas trilhas de Dados.