Senior Data Engeneering

Winnin; São Paulo; Presencial; BRL 180 000 - 320 000; Tempo integral

Resumo da oferta

A Winnin procura um(a) Senior Data Engineer para projetar, construir e evoluir pipelines de dados escaláveis, garantindo alta disponibilidade, qualidade e governança dos dados que suportam produtos e decisões de negócio.

Você trabalhará com equipes de Engenharia, Produto, Analytics e ML, promovendo boas práticas de arquitetura, performance e DataOps, atuando em ambientes de nuvem, CI/CD e pipelines batch e streaming.

Qualificações

• Experiência sólida com engenharia de dados em ambientes de alta escala.
• Domínio de SQL e Python.
• Experiência com Spark, Airflow e tecnologias de processamento distribuído.
• Conhecimento em Data Warehouses/Lakehouses e modelagem de dados.
• Vivência com plataformas de nuvem (preferencialmente GCP) e práticas de CI/CD.

Responsabilidades

• Desenvolver e manter pipelines de dados em larga escala (batch e streaming).
• Modelar, integrar e otimizar bases de dados para analytics e aplicações.
• Garantir qualidade, confiabilidade e observabilidade dos dados.
• Trabalhar em conjunto com equipes de Engenharia, Produto, Analytics e Machine Learning.
• Promover boas práticas de arquitetura, performance, segurança e DataOps.

Conhecimentos

SQL

Python

Data modeling

Data warehousing

Data pipelines

GCP

CI/CD

Ferramentas

Spark

Airflow

Kafka

Kubernetes

Terraform

Descrição da oferta de emprego

Buscamos um(a) Senior Data Engineer para projetar, construir e evoluir plataformas e pipelines de dados escaláveis, garantindo alta disponibilidade, qualidade e governança dos dados que suportam produtos e decisões de negócio.

Responsabilidades

• Desenvolver e manter pipelines de dados em larga escala (batch e streaming).
• Modelar, integrar e otimizar bases de dados para analytics e aplicações.
• Garantir qualidade, confiabilidade e observabilidade dos dados.
• Trabalhar em conjunto com equipes de Engenharia, Produto, Analytics e Machine Learning.
• Promover boas práticas de arquitetura, performance, segurança e DataOps.

Requisitos

• Experiência sólida com engenharia de dados em ambientes de alta escala.
• Domínio de SQL e Python.
• Experiência com Spark, Airflow e tecnologias de processamento distribuído.
• Conhecimento em Data Warehouses/Lakehouses e modelagem de dados.
• Vivência com plataformas de nuvem (preferencialmente GCP) e práticas de CI/CD.

Diferenciais

• Experiência com Kafka ou outras soluções de streaming.
• Conhecimento em Kubernetes, Terraform e infraestrutura como código.
• Atuação em ambientes orientados a produtos e arquitetura orientada a eventos.