Engenheiro de Dados

Loovi; Belo Horizonte; Presencial; BRL 167 400 - 279 000; Tempo integral

Resumo da oferta

Uma empresa de tecnologia em Belo Horizonte busca um Engenheiro de Dados para desenvolver e manter pipelines de dados robustos e escaláveis. O profissional será responsável por integrar dados de múltiplas fontes e garantir a qualidade e segurança dos mesmos. É necessário ter forte conhecimento em SQL, ETL/ELT e boas práticas de governança. Modelagem de dados e experiência com ferramentas como Python ou Scala e serviços em nuvem são diferenciais importantes para o cargo.

Qualificações

• Capacidade de estruturar, organizar e disponibilizar dados para análises estratégicas.
• Experiência em desenvolver e manter pipelines de dados robustos.
• Conhecimento em governança, qualidade e segurança dos dados.

Responsabilidades

• Desenvolver, otimizar e manter pipelines de ingestão, transformação e processamento de dados.
• Criar e gerenciar data lakes e data warehouses.
• Integrar dados provenientes de múltiplas fontes.
• Estabelecer boas práticas de governança e segurança de dados.

Conhecimentos

SQL (avançado)

ETL/ELT e ferramentas de orquestração

Modelagem de dados

Python ou Scala

Conhecimentos em Serviços (Azure, AWS, Oracle ou GCP)

Ferramentas de streaming

Git

CI/CD

Boas práticas de segurança e LGPD

Data Lakehouse, Delta Lake, Iceberg ou similares

Ferramentas

Docker

Kubernetes

Apache Spark

Power BI

Descrição da oferta de emprego

Estamos em busca de um Engenheiro de Dados com forte capacidade de estruturar, organizar e disponibilizar dados para análises estratégicas.

O profissional será responsável por desenvolver e manter pipelines de dados robustos, altamente disponíveis e escaláveis, garantindo qualidade e governança em um ambiente voltado ao setor de seguros de automóveis.

Responsabilidades

• Desenvolver, otimizar e manter pipelines de ingestão, transformação e processamento de dados (batch e streaming).
• Criar e gerenciar data lakes e data warehouses para suportar análises de negócio, tarifação, sinistralidade e performance de apólices.
• Integrar dados provenientes de múltiplas fontes (ERP, sistemas de vistoria, telemetria, CRM, parceiros e APIs externas).
• Estabelecer e garantir boas práticas de governança, qualidade, rastreabilidade e segurança dos dados.
• Colaborar com times de desenvolvimento de painéis de tomada de decisão;
• Implementar soluções de monitoramento, observabilidade e automação para assegurar performance e confiabilidade.

Requisitos Técnicos

• SQL (avançado)
• ETL/ELT e ferramentas de orquestração (Airflow, Data Factory, Prefect, etc.)
• Modelagem de dados (Kimball, Data Vault, modelos analíticos)
• Python ou Scala para processamento de dados
• Conhecimentos em Serviços (Azure, AWS, Oracle ou GCP)
• Ferramentas de streaming (Kafka, Event Hub, etc.)
• Git
• CI/CD
• Boas práticas de segurança e LGPD
• Data Lakehouse, Delta Lake, Iceberg ou similares

Diferenciais

• Containers e orquestração: Docker, Kubernetes, AKS/EKS/GKE
• Big Data & Lakehouse: Apache Spark, Delta Lake, Iceberg, Hudi, Azure Data Factory
• Orquestração: Apache Airflow, Prefect, Dagster
• Mensageria e streaming: Apache Kafka, Redpanda
• Governança e catálogo de dados: Amundsen, DataHub, OpenMetadata
• Azure Synapse / Fabric
• Power BI para suporte ao time de análises