Engenheiro de Dados Pleno

DBC Company; Campo Bom; Híbrido; BRL 90 000 - 135 000; Tempo integral

Vantagens oferecidas por esta oferta de emprego

Modalidade PJ

Híbrido: 2 dias em Campo Bom

Resumo da oferta

A DBC Company busca uma Engenheira de Dados Pleno para desenvolver e sustentar a infraestrutura que alimenta dashboards, análises e modelos de ML. Você trabalhará próximo de analistas, cientistas de dados e áreas de negócio, transformando necessidades em soluções de dados robustas e escaláveis.

A atuação é híbrida, com dois dias presenciais em Campo Bom/RS, e o regime é Pessoa Jurídica. O(a) profissional ficará responsável por pipelines ETL/ELT, data lakehouse em camadas, governança de dados e

Qualificações

• Experiência com pipelines de dados ETL/ELT, incluindo cargas em lote e tempo real
• Estruturação e evolução de data lakehouse em camadas Bronze/Silver/Gold
• Governança de dados, lineage e conformidade com LGPD
• Otimização de performance e custo em plataformas na nuvem

Responsabilidades

• Desenvolver, manter e otimizar pipelines de dados (ETL/ELT) em lote e, quando necessário, em tempo real
• Estruturar e evoluir nosso data lakehouse seguindo a arquitetura em camadas (bronze, silver e gold)
• Estruturar bases analíticas voltadas ao consumo por BI, aplicações e análises
• Garantir qualidade, confiabilidade e rastreabilidade dos dados, com testes, monitoramento, alertas e tratamento de falhas
• Orquestrar e automatizar fluxos de dados, tratando dependências, falhas e reprocessamentos
• Atuar na otimização de performance e custos da plataforma em nuvem
• Apoiar iniciativas de governança, catalogação, data lineage e adequação à LGPD
• Apoiar a governança de dados, contribuindo com catálogo, documentação, controle de acesso e boas práticas de segurança
• Colaborar com as áreas de negócio para entender demandas e propor soluções
• Modelar dados em camadas (bronze, prata e ouro) e estruturar bases analíticas para BI
• Trabalhar com plataformas de dados em nuvem, como Databricks ou similares, utilizando SQL, Python e Spark
• Atuar com times ágeis, analistas, designers e pessoas desenvolvedoras, acompanhando as iniciativas de ponta a ponta

Conhecimentos

ETL/ELT pipelines

Data Lakehouse

SQL

Python

Spark

Cloud platforms

Data governance

Ferramentas

Databricks

Spark

Descrição da oferta de emprego

Buscamos pessoa Engenheira de Dados Pleno para integrar a equipe, vai desenvolver e sustentar a infraestrutura que abastece dashboards, análises e modelos de machine learning da companhia. Você vai trabalhar próximo de analistas, cientistas de dados e áreas de negócio, entendendo necessidades e transformando-as em soluções de dados robustas e escaláveis.

Modalidade: Pessoa Jurídica

Atuação: Híbrido (dois dias presenciais em Campo Bom/RS)

Quais serão suas responsabilidades?

• Desenvolver, manter e otimizar pipelines de dados (ETL/ELT) em lote e, quando necessário, em tempo real, integrando fontes como ERP, CRM, e-commerce, APIs e bancos transacionais;
• Estruturar e evoluir nosso data lakehouse seguindo a arquitetura em camadas (bronze, silver e gold);
• Estruturar bases analíticas voltadas ao consumo por BI, aplicações e análises;
• Garantir qualidade, confiabilidade e rastreabilidade dos dados, com testes, monitoramento, alertas e tratamento de falhas;
• Orquestrar e automatizar fluxos de dados, tratando dependências, falhas e reprocessamentos;
• Atuar na otimização de performance e custos da plataforma em nuvem;
• Apoiar iniciativas de governança, catalogação, data lineage e adequação à LGPD;
• Apoiar a governança de dados, contribuindo com catálogo, documentação, controle de acesso e boas práticas de segurança;
• Colaborar com as áreas de negócio para entender demandas e propor soluções;
• Modelar dados em camadas (por exemplo, bronze, prata e ouro) e estruturar bases analíticas voltadas ao consumo por BI, aplicações e análises;
• Trabalhar com plataformas de dados em nuvem, como Databricks ou similares, utilizando SQL, Python e Spark;
• Atuar com times ágeis, analistas, designers e pessoas desenvolvedoras, acompanhando as iniciativas de ponta a ponta, do entendimento da necessidade à disponibilização e evolução dos dados.