Engenheiro De Dados Gcp

Hvar; Primavera do Leste; Presencial; BRL 20.000 - 80.000; Tempo integral

Resumo da oferta

Uma empresa de tecnologia busca um Engenheiro de Dados para construir e otimizar pipelines de dados. O candidato ideal deve ter sólida experiência em integração de dados e forte conhecimento em plataformas de nuvem. As responsabilidades incluem projetar e desenvolver soluções confiáveis e escaláveis, assegurando a qualidade e consistência dos dados. São necessárias habilidades em SQL, Python e Spark, além de formação em áreas de computação. A função exige um perfil analítico e habilidades em trabalho em equipe.

Qualificações

• Experiência comprovada em engenharia de dados, com foco em construção de pipelines.
• Sólidos conhecimentos em modelagem de dados, data warehouse e arquiteturas lake / lakehouse.
• Vivência com ferramentas de orquestração (Airflow, Cloud Composer, Prefect, Dagster).

Responsabilidades

• Projetar, desenvolver e manter pipelines ETL / ELT para ingestão, transformação e entrega de dados.
• Garantir qualidade, consistência e confiabilidade dos dados.
• Colaborar com Cientistas de Dados e Analistas para fornecer datasets limpos e bem documentados.

Conhecimentos

SQL

Python

Spark

DevOps

Perfil analítico

Trabalho em equipe

Inglês fluente

Formação académica

Graduação em Ciência da Computação

Sistemas de Informação

Engenharia

Ferramentas

Google Cloud Platform

AWS

Azure

Airflow

Docker

Kubernetes

Descrição da oferta de emprego

Estamos em busca de um Engenheiro de Dados com sólida experiência na construção e otimização de pipelines de dados. Este profissional terá papel fundamental no desenho, desenvolvimento e manutenção de soluções de integração de dados confiáveis, escaláveis e seguras. O candidato ideal deve ter forte conhecimento em plataformas de nuvem, práticas modernas de engenharia de dados e perfil analítico para garantir o fluxo eficiente de dados na organização.

Responsabilidades Principais

Projetar, desenvolver e manter pipelines ETL / ELT para ingestão, transformação e entrega de dados estruturados e não estruturados.

Implementar frameworks de ingestão de dados a partir de múltiplas fontes (bancos de dados, APIs, arquivos, streaming etc.).

Garantir qualidade, consistência e confiabilidade dos dados por meio de validação, monitoramento e testes automatizados.

Otimizar fluxos de processamento de dados visando custo e performance.

Colaborar com Cientistas de Dados, Analistas e áreas de negócio para fornecer datasets limpos, confiáveis e bem documentados.

Trabalhar com serviços nativos de nuvem (ex. : BigQuery, Dataproc, Dataflow, Databricks, Snowflake) para implementar arquiteturas escaláveis.

Aplicar boas práticas de CI / CD, versionamento e Infraestrutura como Código (IaC) em pipelines de dados.

Assegurar conformidade com normas de segurança, governança e privacidade (ex. : PII, GDPR, LGPD).

Qualificações Necessárias

Graduação em Ciência da Computação, Sistemas de Informação, Engenharia ou áreas correlatas.

Experiência comprovada em engenharia de dados, com foco em construção de pipelines.

Domínio em SQL, Python e Spark.

Experiência com plataformas de dados em nuvem (Google Cloud Platform, AWS ou Azure).

Sólidos conhecimentos em modelagem de dados, data warehouse e arquiteturas lake / lakehouse.

Vivência com ferramentas de orquestração (Airflow, Cloud Composer, Prefect, Dagster).

Familiaridade com práticas de DevOps (Git, pipelines CI / CD, Terraform ou similares).

Diferenciais Desejáveis

Experiência com streaming em tempo real (Kafka, Pub / Sub, Kinesis).

Conhecimentos em containerização (Docker, Kubernetes).

Vivência com pipelines de machine learning e MLOps.

Experiência com catálogos de dados, metadata management e ferramentas de governança.

Competências Comportamentais

Perfil analítico e orientado à resolução de problemas.

Capacidade de comunicar conceitos técnicos complexos de forma clara a públicos não técnicos.

Trabalho em equipe, postura proativa e colaborativa.

• Inglês fluente (escrito e falado);

espanhol será considerado um diferencial.