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Senior Data Engineer

buscojobs Brasil

Mato Grosso

Presencial

BRL 80.000 - 120.000

Tempo integral

Há 6 dias
Torna-te num dos primeiros candidatos

Resumo da oferta

Uma empresa de tecnologia em Saúde está em busca de um(a) Senior Data Engineer para desenvolver e manter pipelines de dados para projetos de Inteligência Artificial. O(a) candidato(a) ideal terá sólida experiência em engenharia de dados e será responsável por integrações complexas, garantindo a eficiência e segurança dos dados. Junte-se a uma equipe colaborativa e inovadora em um ambiente dinâmico e desafiador.

Serviços

Desafios técnicos com impacto real
Cultura de aprendizado contínuo
Ambiente ágil e dinâmico

Qualificações

  • Experiência sólida com engenharia de dados em ambientes complexos.
  • Familiaridade com pipelines voltados a Machine Learning.
  • Vivência com arquiteturas orientadas a eventos e processamento em tempo real.

Responsabilidades

  • Projetar, construir e manter pipelines de dados escaláveis e performáticos.
  • Criar e manter data lakes e fluxos de dados para modelagem preditiva.
  • Garantir boas práticas de engenharia, segurança e governança de dados.

Conhecimentos

Engenharia de dados
Python
SQL
Manipulação de grandes volumes de dados
Big Data
DataOps
MLOps

Ferramentas

Airflow
Apache Spark
Kafka
PostgreSQL
MySQL
Descrição da oferta de emprego

Sobre a Covalenty

Somos um SaaS-enabled B2B marketplace que conecta farmácias independentes aos seus fornecedores, ajudando a cadeia de suprimentos farmacêutica a ser mais eficiente, inteligente e integrada. Nosso propósito é garantir que o estoque ideal esteja no lugar certo, na hora certa — da indústria à farmácia.

Senior Data Engineer

NaCovalenty ,estamostransformandoojejoquepequenasfarmáciascompram,crescemesetornamnaiscompetitivas,pormeiodetecnologia,inteligênciadedadosesoluçõesreais.Sevocêbuscaliderarcompropósito,gerarimpactoetrabalharcomtimestalentososemumastartupemexpansão—essavagaépravocê!

Sobre a vaga

Buscamos uma pessoa Data Engineer Sênior para estruturar, escalar e manter pipelines de dados voltados a projetos de Inteligência Artificial e Machine Learning, dando suporte também às decisões estratégicas da empresa. A pessoa atuará como elo entre os times de Data Science, Engenharia e Produto, construindo arquiteturas robustas e eficientes.

Principais Responsabilidades
  • Projetar, construir e manter pipelines de dados escaláveis e performáticos (ETL / ELT)
  • Trabalhar com arquiteturas modernas em cloud (AWS, GCP ou Azure)
  • Criar e manter data lakes, feature stores e fluxos de dados para modelagem preditiva
  • Desenvolver integrações entre fontes de dados estruturados, semi e não estruturados
  • Apoiar a construção de bases de dados para treinamento e inferência de modelos
  • Garantir boas práticas de engenharia, segurança e governança de dados
  • Monitorar e otimizar pipelines e ambientes de dados em larga escala
Requisitos Desejáveis
  • Experiência sólida com engenharia de dados em ambientes complexos
  • Domínio em Python, SQL e manipulação de grandes volumes de dados
  • Experiência com ferramentas de orquestração (Airflow, Prefect, dbt)
  • Vivência com Big Data (Apache Spark, Kafka, Hadoop)
  • Experiência em ambientes cloud (AWS, GCP ou Azure)
  • Conhecimento em versionamento de dados e MLOps é um diferencial
  • Prática com bancos SQL (PostgreSQL, MySQL) e NoSQL (BigQuery, DynamoDB)
  • Familiaridade com pipelines voltados a Machine Learning
O que esperamos de você
  • Experiência com feature stores para IA
  • Conhecimento em DataOps / MLOps e automação de pipelines
  • Vivência com arquiteturas orientadas a eventos e processamento em tempo real
  • Atuação prévia em projetos de IA ou sistemas de recomendação
  • Pensamento analítico com foco em soluções práticas
  • Boa comunicação e colaboração com times multidisciplinares
  • Autonomia e proatividade em projetos complexos
  • Comprometimento com qualidade, segurança e responsabilidade no uso dos dados
Na Covalenty, você vai encontrar :
  • Desafios técnicos comimpacto real no mercado de saúde
  • Um time colaborativo, com espaço para inovação, autonomia e crescimento
  • Cultura deaprendizado contínuo, com rituais leves e foco em resultado
  • Ambiente ágil, dinâmico e em constante evolução

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