Especialista em Dados

ProjecTI; São Paulo; Sur place; BRL 180 000 - 280 000; Plein temps

Résumé du poste

A ProjecTI procura um Especialista de Dados para liderar a transição para um modern data stack, com Snowflake, dbt e Fivetran. O profissional atuará como co-arquiteto(a) de pipelines confiáveis, com foco em dados para BI e IA.

O candidato ideal possui domínio em SQL, engenharia de dados, governança, testes de dados e observabilidade, integrando IA/ML aos fluxos de dados.

Qualifications

• SQL avançado com foco em performance e modelagem dimensional.
• Engenharia de dados com práticas de qualidade e governança.
• ELT em escala com Fivetran, Airbyte ou similares.
• Stack data moderno: Snowflake, transformação com dbt e governança de dados.
• Observabilidade, contratos de dados e lineage.

Responsabilités

• Construir e evoluir pipelines de ingestão e transformação (Snowflake + dbt + Fivetran).
• Conduzir migração de arquitetura legada para modern data stack com foco em qualidade de dados.
• Modelar camadas semânticas para BI e IA.
• Definir contratos de dados e testes de qualidade.
• Monitorar e otimizar processamento de dados proativamente.

Connaissances

SQL avançado

Engenharia de dados

Governança de dados

IA/ML aplicado a dados

Observabilidade/Lineage

Outils

Snowflake

Redshift

BigQuery

Fivetran

Airbyte

dbt

Git

CI/CD

Data tests

Airflow

Dagster

Kafka

Kinesis

Terraform

Snowpipe

Cortex

Description du poste

Buscamos um(a) Especialista de Dados cujo sangue é dados — mas que já opera no presente, não no passado. Alguém que domina fundamentos sólidos de engenharia de dados e, ao mesmo tempo, abraça o modern data stack (Snowflake, dbt, Fivetran) e o uso de IA como parte natural do trabalho. Para nós, pipeline bem-feito é aquele em que o time de negócio confia — e não apenas o que processa GBs sem travar.

Você entrará em um momento de transição intencional: estamos evoluindo de uma arquitetura Datalake clássica (AWS/PySpark) para um stack mais moderno, orientado a produtividade, governança e IA. Você será parte ativa dessa mudança — não apenas executor(a), mas co-arquiteto(a).

O que esperamos de você:

• SQL avançado com foco em performance: modelagem dimensional, tuning de queries, particionamento/clustering e leitura de query plans.
• Engenharia de software aplicada a dados: Git, CI/CD, code review e testes automatizados (incluindo data tests).
• ELT em escala: domínio de ferramentas de integração (Fivetran, Airbyte ou similares) e de padrões de ingestão idempotente e incremental.
• Data warehouse em cloud em produção: Snowflake (nosso atual), com experiência transferível de Redshift ou BigQuery — incluindo gestão de performance e custo (compute/storage).
• Ownership de qualidade e confiabilidade de dados: data contracts, testes de qualidade, observabilidade e rastreabilidade de linhagem (lineage).
• Modelagem de camadas semânticas (staging, intermediária, marts) que sustentem tanto BI quanto features para IA.

O que vai acelerar muito sua aplicação:

• dbt (Core ou Cloud) em produção: modelagem, testes, macros e documentação.
• Domínio de Snowflake além do básico: warehouses, stages, tasks, Streams, Snowpipe e Cortex.
• Orquestração e ambientes event-driven / streaming (Airflow/Dagster, Kafka/Kinesis), cada vez mais exigidos por casos de uso de IA em produção.
• IA/ML aplicada a dados: embeddings, feature stores e pipelines para LLMs e RAG.
• Terraform ou outra IaC
• Experiência em fintechs ou ambientes de alta criticidade e volume de dados.

Responsabilidades:

• Construir e evoluir pipelines de ingestão e transformação no stack atual (Snowflake + dbt + Fivetran), garantindo dados confiáveis para toda a empresa.
• Participar ativamente da migração da arquitetura legada (EMR/PySpark/Redshift) para o modern data stack, com foco em simplicidade operacional e qualidade de dados.
Modelar camadas semânticas (staging, intermediária, marts) que sirvam tanto ao BI quanto a features para modelos de IA.
• Desenhar dados ricos em contexto e legíveis por máquina — com definições semânticas, data contracts e testes — que tornem a informação confiável para agentes de IA e fluxos automatizados.
• Monitorar, diagnosticar e otimizar processamentos — você não espera o alerta chegar, você antecipa.
• Colaborar com times de Produto, Risco, Financeiro e Engenharia para traduzir necessidades de negócio em soluções de dados sustentáveis.
• Usar IA generativa e agentes de código como ferramenta de produtividade no dia a dia (geração de código, documentação, debugging) — aqui isso não é diferencial, é esperado.