Senior Data Engineer: CI/CD, BigQuery & Data Pipelines

emagine; Lisboa; Presencial; EUR 45 000 - 75 000; Tempo integral

Resumo da oferta

emagine está buscando um profissional técnico para atuar na engenharia de dados, com foco em CI/CD, MLOps e pipelines de dados em grande escala. A posição envolve desenhar, otimizar e manter infraestruturas que suportem projetos locais de dados e operações analíticas.

O candidato ideal terá experiência prática em GCP (BigQuery), arquitetura de dados moderna e automação de pipelines, além de colaboração com equipes de Data Science e DevOps. Inglês técnico é desejável.

Qualificações

• Experiência consolidada em Engenharia de Dados ou Software com foco em dados de larga escala.
• Experiência prática em GCP, com ênfase em BigQuery.
• Proficiência em desenhar pipelines CI/CD automatizados (preferencialmente GitHub Actions).
• Entendimento sólido de arquiteturas de dados modernas (Lakehouse/Data Lake) e camadas de dados.
• Inglês técnico: B2 ou C1, leitura e escrita.

Responsabilidades

• Desenhar, otimizar e manter pipelines de ingestão de dados (Batch e Streaming).
• Desenhar e organizar armazenamento em BigQuery e migração de dados entre Data Swamp/Data Lake e camadas Publish Layers.
• Assegurar ciclo de vida de código e automação de deployments (CI/CD).
• Contribuir para soluções escaláveis, seguras e bem documentadas com repositórios Monorepo.
• Promover colaboração entre Data Science e equipes de Data Engineering.

Conhecimentos

Engenharia de Dados

GCP

BigQuery

GitHub Actions

CI/CD

Data Lake/Data Warehouse

Inglês (B2/C1)

Ferramentas

GitHub Actions

Jira

Grafana

Datadog

Descrição da oferta de emprego

emagine está buscando um profissional técnico para atuar na engenharia de dados, com foco em CI/CD, MLOps e pipelines de dados em grande escala. A posição envolve desenhar, otimizar e manter infraestruturas que suportem projetos locais de dados e operações analíticas.

O candidato ideal terá experiência prática em GCP (BigQuery), arquitetura de dados moderna e automação de pipelines, além de colaboração com equipes de Data Science e DevOps. Inglês técnico é desejável.