Senior Data Engineer

Parfois; Viseu; Híbrido; EUR 60 000 - 90 000; Tempo integral

Vantagens oferecidas por esta oferta de emprego

Hybrid working model

Resumo da oferta

Parfois procura um Senior / Lead Data Engineer para conduzir a evolução da sua plataforma global de dados, com foco em Azure e Snowflake. Será referência técnica, desenha arquitetura, implementa pipelines ETL/ELT e promove melhores práticas em toda a equipa.

Este papel exige liderança técnica, domínio de SQL e bases de dados relacionais, bem como experiência com Data Warehouses, Data Lake e governança de dados. Modelos híbridos de trabalho são valorizados.

Qualificações

• Experiência sólida em Data Engineering, idealmente 5+ anos.
• Proficiência em SQL e bases de dados relacionais (SQL Server é citado).
• Experiência com plataformas em cloud (Azure) e data warehouse (Snowflake).

Responsabilidades

• Definir e evoluir a arquitetura de dados da organização, assegurando escalabilidade, performance e segurança.
• Desenhar, desenvolver e manter pipelines ETL/ELT em toda a plataforma de dados.
• Liderar a evolução da plataforma de dados em Cloud com foco em Azure e Snowflake.
• Colaborar com equipas de Data Analytics, IT e negócios para decisões orientadas por dados.
• Promover governança de dados, qualidade e observabilidade.

Conhecimentos

SQL

Azure

Snowflake

ETL/ELT

Data Architecture

CI/CD

Data Governance

Ferramentas

Airflow

Azure Data Factory

Git

Descrição da oferta de emprego

Descrição do cargo

CHALLENGE Join PARFOIS Data Intelligence and play a key role in shaping the future of our global data platform.

We are looking for a Senior / Lead Data Engineer to drive the evolution of our Data Engineering capabilities, combining hands-on engineering, technical leadership, architecture design and data platform modernization.

You will be responsible for designing and implementing scalable, reliable and secure data solutions that support analytics, operational reporting, advanced data initiatives and business decision-making across a global retail organization.

This role will serve as the technical reference for the Data Engineering area, driving architectural decisions, establishing best practices and supporting the technical development of the team, while ensuring the continuous evolution of our Azure and Snowflake-based data ecosystem.

MAIN RESPONSIBILITIES

Act as the technical reference for the Data Engineering team, promoting best practices, technical excellence and knowledge sharing. Define and evolve the organization's data architecture, ensuring scalability, performance, security and maintainability. Design, develop and maintain robust ETL/ELT processes and data pipelines across the enterprise data platform. Develop scalable data products that support reporting, analytics and advanced data initiatives.

Lead the evolution of our Cloud Data Platform, with a strong focus on Azure and Snowflake technologies. Integrate data from multiple sources, including databases, APIs, Saa S platforms, files and streaming technologies. Optimize existing processes and data pipelines, improving performance, reliability and operational efficiency. Implement monitoring, observability, logging, auditing and data quality frameworks. Define development standards, architecture guidelines, version control practices and engineering processes.

Evaluate and define technical solutions, balancing performance, scalability, cost and maintainability. Lead the implementation and evolution of CI/CD practices and deployment processes for Data Engineering components. Collaborate closely with Data Analytics teams, business areas, IT and other stakeholders to support data-driven decision-making. Support the technical growth of team members through mentoring, coaching and technical guidance.

Contribute to the long-term Data Engineering roadmap, helping modernize the platform towards cloud-native and scalable architectures. Promote Data Governance principles and ensure data quality, consistency and trustworthiness across the platform.

REQUIREMENTS (MUST HAVE)

Solid experience in Data Engineering, ideally 5+ years. Experience in technical leadership, architecture definition and team guidance. Strong knowledge of SQL and relational databases, particularly SQL Server. Solid experience developing ETL/ELT solutions and data pipelines.

Experience with Cloud Data Platforms, preferably Microsoft Azure. Experience with Snowflake or other Cloud Data Warehouse platforms. Knowledge of Data Warehouse, Data Lake and Data Platform architectures. Experience with orchestration tools such as Airflow and/or Azure Data Factory. Experience with Git and CI/CD practices, ideally Azure Dev Ops. Ability to analyse complex problems, identify bottlenecks and optimise data processes. Ability to define technical standards and software engineering best practices. Strong communication skills and ability to engage with different stakeholders.

NICE TO HAVE

Knowledge of Python and SQL applied to Data Engineering. Experience with Kafka, Streaming and Event-Driven Architectures. Experience with Azure Functions, Azure Blob Storage or other Azure services. Experience with Power BI, SSAS and integration between Data Engineering and BI platforms. Knowledge of Data Governance, Data Quality and Data Observability. Experience migrating data platforms from On-Premise to Cloud environments. Knowledge of modern data architectures, namely Lakehouse and distributed processing technologies. Experience working in Agile/Scrum environments and backlog management tools.

WHAT WE OFFER

The opportunity to shape and influence the evolution of a modern enterprise data platform. Participation in high-impact projects within a global retail organization. Exposure to a modern technology stack, including Azure, Snowflake and advanced Data Engineering practices. Integration into a highly skilled and collaborative Data Intelligence team. Continuous learning and professional development opportunities. Autonomy to influence architectural decisions and technical direction.

Hybrid working model and a strong focus on innovation and continuous improvement.

DESAFIO Junta-te à equipa de Data Intelligence da PARFOIS e assume um papel fundamental na construção do futuro da nossa plataforma global de dados. Procuramos um(a) Senior / Lead Data Engineer para liderar a evolução das nossas capacidades de Data Engineering, combinando desenvolvimento técnico hands-on, liderança técnica, definição de arquitetura e modernização da plataforma de dados.

Serás responsável por conceber e implementar soluções de dados escaláveis, fiáveis e seguras que suportem análises, reporting operacional, iniciativas avançadas de dados e a tomada de decisão numa organização global de retalho.

Esta função será a principal referência técnica da área de Data Engineering, impulsionando decisões de arquitetura, definindo boas práticas e apoiando o desenvolvimento técnico da equipa, garantindo simultaneamente a evolução contínua do nosso ecossistema de dados assente em Azure e Snowflake.

PRINCIPAIS RESPONSABILIDADES

Ser a referência técnica da equipa de Data Engineering, promovendo boas práticas, excelência técnica e partilha de conhecimento.

Definir e evoluir a arquitetura de dados da organização, assegurando escalabilidade, performance, segurança e facilidade de manutenção. Conceber, desenvolver e manter processos robustos de ETL/ELT e pipelines de dados em toda a plataforma de dados corporativa. Desenvolver produtos de dados escaláveis que suportem reporting, analytics e iniciativas avançadas de dados. Liderar a evolução da nossa plataforma de dados em Cloud, com foco nas tecnologias Azure e Snowflake.

Integrar dados provenientes de múltiplas fontes, incluindo bases de dados, APIs, plataformas Saa S, ficheiros e tecnologias de streaming. Otimizar processos e pipelines existentes, melhorando performance, fiabilidade e eficiência operacional. Implementar mecanismos de monitorização, observabilidade, logging, auditoria e controlo de qualidade dos dados. Definir standards de desenvolvimento, guidelines de arquitetura, práticas de versionamento e processos de engenharia.

Avaliar e definir soluções técnicas, equilibrando performance, escalabilidade, custo e facilidade de manutenção. Liderar a implementação e evolução de práticas de CI/CD e processos de deployment dos componentes de Data Engineering. Colaborar de forma próxima com equipas de Data Analytics, áreas de negócio, IT e outros stakeholders para suportar decisões orientadas por dados. Apoiar o crescimento técnico dos elementos da equipa através de mentoring, coaching e orientação técnica.

Contribuir para o roadmap de longo prazo da área de Data Engineering, ajudando a modernizar a plataforma para arquiteturas cloud-native e escaláveis. Promover princípios de Data Governance e garantir a qualidade, consistência e fiabilidade dos dados em toda a plataforma.

REQUISITOS (MUST HAVE)

Experiência sólida em Data Engineering, idealmente 5+ anos. Experiência de liderança técnica / definição de arquitetura e acompanhamento de equipas. Conhecimentos fortes de SQL e bases de dados relacionais, nomeadamente SQL Server.

Experiência sólida em desenvolvimento de ETL/ELT e pipelines de dados. Experiência com Cloud Data Platforms, preferencialmente Azure. Experiência com Snowflake ou outra plataforma de Data Warehouse Cloud. Conhecimentos de arquitetura de Data Warehouse / Data Lake / Data Platform. Experiência com ferramentas de orquestração, como Airflow ou Azure Data Factory. Experiência com Git e CI/CD, idealmente Azure Dev Ops. Capacidade de analisar problemas complexos, identificar bottlenecks e otimizar processos de dados.

Capacidade de definir standards técnicos e boas práticas de desenvolvimento. Boa capacidade de comunicação e de interação com diferentes stakeholders.

VALORIZAMOS (NOCE TO HAVE)

Conhecimentos de Python e SQL aplicado a Data Engineering. Experiência com Kafka / streaming / event-driven architectures. Experiência com Azure Functions, Blob Storage ou outros serviços Azure.

Experiência com Power BI / SSAS e integração entre Data Engineering e plataformas de BI. Conhecimentos de Data Governance, Data Quality e Data Observability. Experiência em migrações de plataformas on-premise para Cloud. Conhecimentos de arquiteturas modernas de dados, nomeadamente Lakehouse e processamento distribuído. Experiência em metodologias Agile/Scrum e ferramentas de gestão de backlog.

O QUE OFERECEMOS

Oportunidade de influenciar e moldar a evolução de uma plataforma de dados empresarial moderna.

Participação em projetos de elevado impacto numa organização global de retalho. Trabalho com uma stack tecnológica moderna, incluindo Azure, Snowflake e práticas avançadas de Data Engineering. Integração numa equipa de Data Intelligence altamente qualificada e colaborativa. Oportunidades contínuas de aprendizagem e desenvolvimento profissional. Autonomia para influenciar decisões de arquitetura e direção técnica. Modelo de trabalho híbrido e forte aposta em inovação e melhoria contínua.