Engenheiro de Dados PL

SmarttBot; Osasco; Híbrido; BRL 120 000 - 180 000; Tempo integral

Resumo da oferta

SmarttBot busca um Data Engineer com foco em Analytics Engineering para estruturar, transformar e disponibilizar dados em pipelines escaláveis.

O profissional conectará engenharia de dados e analytics, traduzindo necessidades de negócio em soluções analíticas sustentáveis, apoiando a evolução do ecossistema de dados com Databricks e governança de ativos.

Qualificações

• Experiência sólida em Engenharia de Dados e Analytics Engineering.
• Domínio de Databricks, incluindo Workflows, Notebooks, Delta Lake e Unity Catalog.
• Conhecimento avançado em SQL para transformação e modelagem de dados.
• Experiência com Python, Spark/PySpark para pipelines, processamento e automações.
• Experiência com Azure Data Platform e arquiteturas modernas de dados.
• Experiência no desenvolvimento de pipelines ETL/ELT e práticas de DataOps/CI/CD.
• Domínio de modelagem dimensional e analítica e construção de datasets para consumo analítico.
• Experiência com arquitetura Lakehouse e metodologia Medallion (Bronze, Silver e Gold).
• Conhecimento em governança, qualidade, linhagem e observabilidade de dados.
• Experiência com Git/GitHub, metodologias ágeis e boas práticas de versionamento.

Responsabilidades

• Desenvolver e manter pipelines de ingestão, transformação e disponibilização de dados em ambientes cloud.
• Estruturar e evoluir soluções de Data Lakehouse seguindo a arquitetura Medallion (Bronze, Silver e Gold).
• Construir modelos de dados analíticos voltados para consumo por dashboards, indicadores e produtos de dados.
• Traduzir requisitos de negócio em soluções analíticas escaláveis e reutilizáveis.
• Atuar na padronização, documentação e governança de ativos de dados.
• Garantir qualidade, rastreabilidade, observabilidade e confiabilidade dos pipelines.
• Desenvolver soluções utilizando Databricks, Azure e ferramentas homologadas pela organização.
• Apoiar a definição e cálculo de métricas de negócio, KPIs e indicadores estratégicos.
• Trabalhar em parceria com business analytics, cientistas de dados e áreas de negócio para identificação de oportunidades analíticas.
• Automatizar processos de integração, transformação e disponibilização de dados.
• Implementar práticas de DataOps, versionamento e integração contínua utilizando GitHub.
• Participar das cerimônias ágeis e contribuir com estimativas, refinamentos e planejamento das entregas.
• Contribuir para a evolução da plataforma de dados, identificando oportunidades de melhoria, performance e redução de custos.

Conhecimentos

Databricks

SQL

Python

Spark/PySpark

Azure Data

ETL/ELT

DataOps/CI-CD

Data Lakehouse

Git/GitHub

Power BI

Descrição da oferta de emprego

Desafio:

Atuação como Data Engineer com foco em Analytics Engineering, responsável por estruturar, transformar e disponibilizar dados de forma escalável, confiável e governada, apoiando a construção de produtos de dados, métricas corporativas, indicadores de negócio e jornadas analíticas. O profissional atuará na conexão entre engenharia de dados e analytics, traduzindo necessidades de negócio em soluções analíticas sustentáveis, apoiando a evolução do ecossistema de dados em Databricks e contribuindo para a democratização e consumo eficiente dos dados pelos usuários da organização.

Responsabilidades:

• Desenvolver e manter pipelines de ingestão, transformação e disponibilização de dados em ambientes cloud
• Estruturar e evoluir soluções de Data Lakehouse seguindo a arquitetura Medallion (Bronze, Silver e Gold)
• Construir modelos de dados analíticos voltados para consumo por dashboards, indicadores e produtos de dados
• Traduzir requisitos de negócio em soluções analíticas escaláveis e reutilizáveis
• Atuar na padronização, documentação e governança de ativos de dados
• Garantir qualidade, rastreabilidade, observabilidade e confiabilidade dos pipelines
• Desenvolver soluções utilizando Databricks, Azure e ferramentas homologadas pela organização
• Apoiar a definição e cálculo de métricas de negócio, KPIs e indicadores estratégicos
• Trabalhar em parceria com business analytics, cientistas de dados e áreas de negócio para identificação de oportunidades analíticas
• Automatizar processos de integração, transformação e disponibilização de dados
• Implementar práticas de DataOps, versionamento e integração contínua utilizando GitHub
• Participar das cerimônias ágeis e contribuir com estimativas, refinamentos e planejamento das entregas
• Contribuir para a evolução da plataforma de dados, identificando oportunidades de melhoria, performance e redução de custos

Requisitos:

• Experiência sólida em Engenharia de Dados e Analytics Engineering.
• Domínio de Databricks, incluindo Workflows, Notebooks, Delta Lake e Unity Catalog.
• Conhecimento avançado em SQL para transformação e modelagem de dados.
• Experiência com Python, Spark/PySpark para pipelines, processamento e automações.
• Experiência com Azure Data Platform e arquiteturas modernas de dados.
• Experiência no desenvolvimento de pipelines ETL/ELT e práticas de DataOps/CI/CD.
• Domínio de modelagem dimensional e analítica e construção de datasets para consumo analítico.
• Experiência com arquitetura Lakehouse e metodologia Medallion (Bronze, Silver e Gold).
• Conhecimento em governança, qualidade, linhagem e observabilidade de dados.
• Experiência com Git/GitHub, metodologias ágeis e boas práticas de versionamento.
• Perfil analítico, autônomo, colaborativo e orientado a resultados, com capacidade de traduzir necessidades de negócio em soluções de dados e atuar na melhoria contínua.
• Disponibilidade para atuar de forma híbrida 1x na semana em Osasco.

Diferenciais:

• Experiência como Analytics Engineer
• Conhecimento em Power BI
• Experiência com produtos de dados e métricas corporativas
• Conhecimento em Machine Learning e IA aplicada a Analytics
• Experiência em ambientes financeiros e canais digitais
• Certificações Azure ou Databricks
• Conhecimento em observabilidade, monitoramento e FinOps para ambientes de dados