Engenheiro de Dados

Bridger; São Paulo; Sur place; BRL 167 400 - 279 000; Plein temps

Résumé du poste

Uma empresa de recrutamento está em busca de um Engenheiro de Dados Sênior para liderar a construção de pipelines, arquiteturas e plataformas de dados escaláveis. O foco será garantir qualidade e governança dos dados, otimizando o desempenho em grandes volumes. O candidato ideal deve ter experiência sólida em Python ou Java e SQL avançado, além de conhecimentos em ETL/ELT e cloud (AWS, GCP ou Azure). A posição é remota.

Qualifications

• Experiência sólida com Python, Scala ou Java.
• SQL avançado, incluindo modelagem e otimização de queries.
• Experiência com ETL/ELT e orquestração de pipelines.

Responsabilités

• Projetar, desenvolver e manter pipelines de dados.
• Definir e evoluir arquiteturas de dados como Data Lake e Data Warehouse.
• Otimizar performance de consultas e processamento de dados.

Connaissances

Python

Scala

Java

SQL avançado

Outils

Airflow

Spark

Kafka

AWS

GCP

Azure

Git

Description du poste

Descrição

Buscamos uma pessoa Engenheira de Dados Sênior para liderar a construção de pipelines, arquiteturas e plataformas de dados escaláveis. O foco será garantir qualidade, disponibilidade e governança dos dados, apoiando decisões estratégicas e produtos data-driven.

Responsabilidades e atribuições

• Projetar, desenvolver e manter pipelines de dados (ingestão, transformação e carga)
• Definir e evoluir arquiteturas de dados (Data Lake, Data Warehouse, Lakehouse)
• Otimizar performance de consultas e processamento em grandes volumes de dados
• Implementar boas práticas de qualidade, segurança e governança de dados
• Trabalhar em conjunto com times de Data Science, Analytics e Produto
• Apoiar decisões de stack e ferramentas do ecossistema de dados
• Atuar como referência técnica e mentorar profissionais do time

Requisitos e qualificações

• Experiência sólida com Python, Scala ou Java
• SQL avançado (modelagem, otimização e tuning de queries)

Experiência prática com:

• ETL/ELT e orquestração de pipelines (Airflow, Luigi, dbt ou similares)
• Processamento distribuído (Spark, Hadoop ou equivalente)
• Streaming/mensageria (Kafka, Kinesis – diferencial)

Cloud & plataformas de dados:

Experiência com pelo menos uma:

• AWS (S3, Glue, EMR, Redshift, Athena)
• GCP (BigQuery, Dataflow, Dataproc)
• Azure (Databricks, Synapse, Data Factory)

Modelagem e boas práticas:

• Modelagem de dados (dimensional, relacional, Data Vault)
• Versionamento com Git
• Noções de CI/CD aplicadas a dados (diferencial)
• Conhecimento em segurança, governança e catálogo de dados

Modelo de trabalho

Remoto