Engenheiro De Tecnologia De Dados

Bebeeprofissional; São Paulo; Presencial; BRL 20.000 - 80.000; Tempo integral

Resumo da oferta

Uma empresa de tecnologia em crescimento busca um profissional para atuar com arquitetura e engenharia de dados em um ambiente colaborativo. É necessário conhecimento avançado em ferramentas como Airflow e Spark, além de experiência em Cloud, preferencialmente AWS e GCP. O candidato deve ter habilidades em DevOps e governança de dados. Oferecemos um ambiente flexível e descontraído, com foco em inovação e crescimento profissional.

Serviços

Flexibilidade horária

Ambiente descontraído

Pausas para frutas e lanches saudáveis

Qualificações

• Experiência com pipelines de dados de alta criticidade.
• Forte conhecimento em Cloud AWS e GCP.
• Experiência atuando como referência técnica em times de engenharia.

Conhecimentos

Arquitetura e engenharia de dados

Airflow

Spark / PySpark

DevOps

Cloud (AWS, GCP)

Data Quality

Ferramentas

Terraform

Docker

Kubernetes

CI / CD

Descrição da oferta de emprego

A empresa que estamos procurando desenvolver, é uma entidade que transforma marcas de forma permanente com criatividade e tecnologia avançada. Fazer parte do nosso time é saber que sua jornada será de desafios técnicos complexos, crescimento constante e contato diário com especialistas em tecnologia. Nossas vagas são abertas para profissionais qualificados e oferecemos flexibilidade horária, ambiente descontraído e pausas presenciais para frutas e lanches saudáveis. Requisitamos alguém com perfil técnico, pois o ambiente é leve, dinâmico e colaborativo.

O que é preciso para fazer parte do time?

Conhecimento avançado em arquitetura e engenharia de dados, incluindo Airflow, Airbyte, Spark / PySpark, EMR, EKS / Kubernetes, S3 / Lake, Redshift, BigQuery e DataFlow. Experiência com pipelines de dados de alta criticidade, com foco em modularização, automação e confiabilidade. Vivência em governança de Data Lakes e Data Warehouses, garantindo reutilização de camadas e evitando duplicidades. Capacidade de traduzir regras de negócios complexas em soluções técnicas claras, robustas e escaláveis. Experiência atuando como referência técnica, incluindo mentoria e apoio a times de engenharia. Ingestão e Orquestração: Airflow, Airbyte, Lambdas, DataFlow, Scheduled Queries. Processamento Distribuído: PySpark (forte), Spark SQL, EMR, Dataproc, DLT (desejável).

Cloud: AWS (EKS, EMR, Lambda, S3, Redshift), GCP (BigQuery, DataFlow, Composer).

Infra as Code & DevOps: Terraform, Docker, Kubernetes, CI / CD. Data Quality & Linhagem: Great Expectations, DataHub ou similares. Governança & Segurança: IAM, VPN, segregação de ambientes.

Será um diferencial se você:

Experiência com modernização de arquiteturas legadas. Vivência em ambientes multicloud. Forte atuação com DataOps e automação avançada. Experiência prévia como Tech Lead ou referência técnica em times de dados.