Engenheiro(A) De Dados Sênior – Databricks | Airflow | Aws | Etl

Bull; São Paulo; Presencial; BRL 20.000 - 80.000; Tempo integral

Resumo da oferta

Uma empresa de tecnologia está buscando um(a) Engenheiro(a) de Dados Sênior para atuar na construção e otimização de pipelines de dados. O profissional será responsável pelo desenvolvimento de soluções robustas e pela integração de várias fontes de dados utilizando ferramentas como Databricks, Airflow e AWS. É fundamental ter experiência em grande escala e conhecimento em ETL/ELT. A empresa oferece um ambiente inovador, autonomia e projetos desafiadores com dados em larga escala.

Serviços

Ambiente inovador

Oportunidade de crescimento

Projetos desafiadores com dados em larga escala

Qualificações

• Experiência sólida em engenharia de dados em ambientes de grande escala.
• Proficiência em Databricks (Spark, Delta Lake, notebooks colaborativos).
• Sólida vivência com AWS (S3, Glue, Athena, Redshift, Lambda, Step Functions).
• Domínio de SQL e Python para manipulação e transformação de dados.

Responsabilidades

• Projetar, desenvolver e otimizar pipelines de dados utilizando ferramentas de ETL / ELT modernas.
• Implementar fluxos de orquestração de dados com Airflow.
• Trabalhar em ambientes de Data Lake / Data Warehouse na AWS.

Conhecimentos

Engenharia de dados

Databricks

ETL / ELT

Airflow

AWS

SQL

Python

Ferramentas

Kafka

Terraform

Datadog

Descrição da oferta de emprego

Engenheiro(a) de Dados Sênior – Databricks | Airflow | AWS | ETL

Estamos em busca de um(a) Engenheiro(a) de Dados Sênior para integrar nosso time e atuar na construção, otimização e governança de pipelines de dados em escala.

O(a) profissional terá papel fundamental no desenvolvimento de soluções de dados resilientes e de alto desempenho, apoiando decisões estratégicas de negócio por meio de uma arquitetura robusta, segura e escalável.

Responsabilidades

• Projetar, desenvolver e otimizar pipelines de dados utilizando ferramentas de ETL / ELT modernas;
• Implementar fluxos de orquestração de dados com Airflow e integrações entre múltiplas fontes;
• Trabalhar em ambientes de Data Lake / Data Warehouse na AWS (S3, Redshift, Glue, Athena, entre outros);
• Utilizar Databricks para processamento distribuído e criação de pipelines escaláveis;
• Definir boas práticas de versionamento, testes e monitoramento de pipelines de dados;
• Atuar na governança de dados, garantindo qualidade, consistência, segurança e compliance;

Colaborar com times de engenharia, produto e analytics para viabilizar soluções orientadas a dados.

Requisitos Técnicos

• Experiência sólida em engenharia de dados em ambientes de grande escala;
• Proficiência em Databricks (Spark, Delta Lake, notebooks colaborativos);
• Conhecimento em orquestração de workflows com Airflow;
• Experiência em ETL / ELT e integração de dados de múltiplas fontes;
• Sólida vivência com AWS (S3, Glue, Athena, Redshift, Lambda, Step Functions);
• Domínio de SQL e Python para manipulação e transformação de dados;
• Experiência com modelagem de dados (relacional, dimensional e big data)

Diferenciais

• Conhecimentos em streaming de dados (Kafka, Kinesis, Spark Streaming);
• Experiência em observabilidade e monitoramento de pipelines (Datadog, CloudWatch, Prometheus);
• Vivência com infraestrutura como código (Terraform, AWS CDK);
• Noções de machine learning pipelines integrados em ambientes de dados;
• Experiência em ambientes de alta disponibilidade e grande volume transacional

Soft Skills

• Capacidade de trabalhar em ambientes colaborativos e multidisciplinares;
• Boa comunicação para traduzir requisitos de negócio em soluções técnicas;
• Perfil analítico, com atenção a detalhes e foco em qualidade de dados;
• Mentalidade de automação e busca por eficiência contínua.

O que oferecemos

• Ambiente inovador, com autonomia e foco em resultados;
• Projetos desafiadores com dados em larga escala;
• Oportunidade de crescimento em um time altamente qualificado e orientado a dados.

A vaga aceita trabalho remoto?

Não