Engenheiro(a) de Dados | Remote

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Responsabilidades e atribuições

• Projetar, implementar e evoluir arquiteturas de dados escaláveis e seguras.
• Desenvolver e manter pipelines de ingestão, integração, processamento e disponibilização de dados.
• Atuar na construção e manutenção de ambientes de Data Lake, Data Warehouse e plataformas analíticas.
• Garantir a qualidade, rastreabilidade, segurança e governança dos dados.
• Integrar dados provenientes de diferentes sistemas, aplicações e fontes corporativas.
• Apoiar a definição de padrões, boas práticas e estratégias de arquitetura de dados.
• Otimizar processos de armazenamento, transformação e consumo de dados.
• Trabalhar em parceria com equipes de negócio, analytics, BI, ciência de dados e tecnologia para viabilizar soluções orientadas a dados.
• Atuar como referência técnica em iniciativas de dados e apoiar tecnicamente equipes multidisciplinares.
• Participar da definição, implementação e evolução de plataformas modernas de dados em nuvem.

Requisitos e qualificações

Requisitos e Qualificações

• Ensino superior completo em Tecnologia da Informação, Ciência de Dados, Engenharia, Matemática, Estatística, Física, Química ou áreas correlatas.
• Experiência em Engenharia de Dados e arquitetura de soluções de dados.
• Conhecimento em modelagem de dados e integração de sistemas.
• Experiência com construção e manutenção de pipelines ETL/ELT.
• Conhecimento avançado em SQL.
• Experiência com processamento e transformação de grandes volumes de dados.
• Conhecimento em governança, qualidade e segurança de dados.
• Vivência com ambientes de Data Lake e Data Warehouse.
• Conhecimento em plataformas e serviços de dados em nuvem.
• Capacidade de atuar de forma colaborativa com times técnicos e áreas de negócio.

Diferenciais

• Certificações ou treinamentos em Databricks.
• Experiência com SAP Datasphere.
• Experiência com Cognite.
• Experiência com Dataiku.
• Conhecimento em Python para engenharia e automação de dados.
• Experiência com arquiteturas modernas de dados e analytics.
• Vivência em liderança técnica ou coordenação de times de dados.
• Conhecimento em DataOps, Git e metodologias ágeis.