Página da Vaga | Engenheiro de dados

Intelipost; Brasil; Teletrabalho; BRL 20.000 - 80.000; Tempo integral

Resumo da oferta

Uma empresa de tecnologia de dados no Brasil está em busca de um Engenheiro de Dados para fortalecer seu time. O profissional será responsável por garantir a qualidade e a confiabilidade dos dados, colaborar com equipes multidisciplinares e implementar melhores práticas em engenharia de dados. É necessária experiência em SQL, modelagem de dados e orquestração, com um forte foco em segurança e governança de dados. Essa posição oferece um ambiente dinâmico e colaborativo.

Qualificações

• Proficiência em SQL, capaz de escrever consultas complexas.
• Experiência sólida em engenharia de dados e pipelines.
• Conhecimento prático em serviços de computação em nuvem.

Responsabilidades

• Participar de ponta a ponta no ciclo de dados.
• Contribuir em discussões orientadas a dados.
• Implementar boas práticas de engenharia.
• Documentar processos e fluxos de trabalho.

Conhecimentos

SQL

Modelagem de dados

Engenharia de Dados

Orquestração de dados

Comunicação e colaboração

Ferramentas

Airflow

AWS

GCP

Azure

Git

MongoDB

Cassandra

DynamoDB

Descrição da oferta de emprego

Estamos em busca de um Engenheiro de Dados para fortalecer nosso time de Engenharia. Essa posição tem papel estratégico na sustentação e evolução da nossa plataforma de dados, garantindo orquestração eficiente, escalabilidade e confiabilidade. O profissional será responsável por entregar dados críticos para as áreas de negócio, aplicar as melhores práticas de engenharia e propor melhorias técnicas contínuas, sempre com foco em qualidade, estabilidade e consistência.

Sobre a empresa

Aqui, acreditamos que dados são um dos principais motores de decisão e inovação. Valorizamos a curiosidade intelectual, o aprendizado contínuo e a busca por soluções simples para problemas complexos. Nosso ambiente é colaborativo e dinâmico, onde cada pessoa tem autonomia para propor ideias e espaço para crescer junto com a empresa.

Você fará parte de um time multidisciplinar, formado por profissionais apaixonados por tecnologia, dados e impacto real no negócio. Trabalhamos de forma colaborativa, com troca constante de conhecimento, sempre incentivando a evolução técnica individual e coletiva. Buscamos alguém que compartilhe dessa mentalidade e queira somar na construção de soluções robustas e inovadoras.

• Participar de ponta a ponta no ciclo de dados: desde a compreensão das necessidades com desenvolvedores e/ou fontes externas até a criação de pipelines e modelagem de dados;
• Contribuir em discussões orientadas a dados, apoiando tanto a equipe de Engenharia quanto outras áreas de negócio;
• Implementar e disseminar boas práticas de engenharia, como versionamento de código, testes automatizados, validação de dados e documentação de metadados;
• Atuar como facilitador na integração entre equipes de tecnologia, analytics, data science e áreas de negócio;
• Documentar detalhadamente processos, fluxos e entregas, promovendo transparência e compartilhamento de conhecimento;
• Executar extrações, transformações e análises de dados, assegurando qualidade, consistência e confiabilidade das informações.
• Experiência em integração com times de Data Science, Analytics ou Produto será considerado diferencial.
• Proficiência em SQL, com capacidade de escrever consultas complexas e performáticas;
• Experiência em modelagem de dados para otimizar estruturas de armazenamento e consulta;
• Experiência sólida em engenharia de dados, com atuação em pipelines de ingestão, transformação e orquestração;
• Vivência com ferramentas de orquestração (por exemplo: Airflow, Prefect, Dagster ou similares);
• Conhecimento em Delta Lake e boas práticas de versionamento/gestão de dados históricos;
• Experiência em segurança de dados, incluindo mascaramento, anonimização e governança;
• Conhecimento prático em serviços de computação em nuvem (AWS, GCP ou Azure), incluindo armazenamento, processamento e bancos de dados;
• Vivência em construção e manutenção de pipelines de dados escaláveis e resilientes;
• Conhecimento de boas práticas de versionamento (Git), CI/CD e metodologias ágeis;
• Boas habilidades de comunicação e colaboração, para interagir com stakeholders técnicos e de negócio.
• Experiência com bancos de dados não relacionais (ex.: MongoDB, Cassandra, DynamoDB);
• Vivência com plataformas de agentes, LLMs (Large Language Models) e IA generativa, aplicadas em pipelines e automações de dados.
• Step 3: Bate Papo com a Liderança 3 Bate Papo com a Liderança