O que buscamos:

Buscamos um(a) Engenheiro(a) de Dados com sólida experiência em arquitetura e engenharia de dados em ambientes cloud, capaz de desenvolver e sustentar pipelines escaláveis, confiáveis e observáveis. O profissional atuará na construção e evolução de plataformas de dados utilizando arquitetura Lakehouse, além de contribuir para governança, qualidade, integração e disponibilização de dados para iniciativas analíticas e de negócio.

Responsabilidades:

• Projetar, desenvolver e manter pipelines de dados batch e streaming com foco em escalabilidade, performance e Observabilidade;
• Implementar processos de ingestão, transformação e disponibilização de dados utilizando Python, PySpark, Spark e SQL;
• Construir e evoluir camadas de dados em arquitetura Lakehouse (Bronze, Silver e Gold);
• Desenvolver e sustentar fluxos de ETL/ELT em ambientes cloud;
• Implementar e manter processos de orquestração de pipelines de dados;
• Atuar na análise, diagnóstico e resolução de problemas em pipelines e aplicações de dados;
• Realizar otimização de performance e correção de incidentes em soluções de dados;
• Implementar políticas, processos e ferramentas de governança de dados, promovendo padronização e responsabilização sobre os dados;
• Utilizar e evoluir soluções baseadas em Azure Data Factory, Airflow, Databricks e Data Lake;
• Desenvolver integrações entre sistemas por meio de APIs REST e outras fontes de dados;
• Aplicar boas práticas de modelagem de dados para Data Lakes e ambientes analíticos;
• Colaborar com áreas de produto, engenharia, dados e negócio na definição e implementação de soluções técnicas;
• Garantir qualidade, consistência, rastreabilidade e reutilização dos ativos de dados;
• Atuar de forma proativa na sustentação e evolução da plataforma de dados.

Requisitos Obrigatórios:

• Experiência prévia como Engenheiro(a) de Dados;
• Experiência sólida com Python, PySpark e SQL;
• Conhecimento avançado em Azure Data Factory, Airflow, Databricks e Data Lake;
• Experiência em arquitetura de dados e construção de soluções analíticas;
• Vivência com Git Flow e controle de versionamento;
• Conhecimento em testes unitários e funcionais (Unittest, Pytest ou similares);
• Experiência com bancos de dados relacionais como SQL Server, Oracle ou equivalentes;
• Experiência na implementação e sustentação de processos ETL/ELT;
• Conhecimento em modelagem de dados para Data Lakes e arquitetura Lakehouse;
• Experiência com camadas Bronze, Silver e Gold ou estruturas equivalentes;
• Vivência na integração e consumo de APIs REST;
• Experiência prática em ambientes Cloud, com foco em Azure;
• Experiência com processamento de dados em batch e streaming;
• Conhecimento em ferramentas de streaming de dados, como Kafka;
• Capacidade de atuar em ambientes dinâmicos, com múltiplas demandas e gestão de prioridades simultâneas.

Requisitos Diferenciais:

• Certificações Databricks e/ou Microsoft Azure;
• Experiência com arquitetura orientada a eventos e soluções baseadas em streaming;
• Conhecimento em segurança e privacidade de dados;
• Experiência em ambientes de alta criticidade e grande volume de processamento;
• Conhecimento em práticas DevOps e implementação de pipelines CI/CD para projetos de dados;
• Vivência com ferramentas de Observabilidade, monitoramento, qualidade e lineage de dados.

Descrição comportamental:

Procuramos uma pessoa que:

• Goste de trabalhar em equipe e seja colaborativa em suas atribuições;
• Tenha coragem para se desafiar e ir além, abraçando novas oportunidades de crescimento;
• Transforme ideias em soluções criativas e busque qualidade em toda sua rotina;
• Tenha habilidades de resolução de problemas;
• Possua habilidade e se sinta confortável para trabalhar de forma independente e gerenciar o próprio tempo;
• Tenha interesse em lidar com situações adversas e inovadoras no âmbito tecnológico.

Big enough to deliver – small enough to care.

#VempraGFT

#VamosVoarJuntos

#ProudToBeGFT