Data Platform Engineer II

Você fará parte do nosso time de Dados atuando como Data Platform Engineer PL. Seu principal desafio será garantir que nossa plataforma de dados seja escalável, confiável e eficiente, trabalhando de ponta a ponta na construção e evolução da nossa stack de dados. Aqui, você conectará tecnologia de ponta às necessidades do negócio, colaborando ativamente com os times de Analytics e Produto para gerar um impacto real na educação do país.

• Desenhar e implementar soluções para os desafios mais complexos da plataforma — desde arquitetura de pipelines de alta escala até decisões de modelagem que impactam múltiplos times consumidores;
• Conduzir code reviews com profundidade técnica, apontando trade-offs de performance, custo e manutenibilidade;
• Ser ponto de referência técnica: investigação de inconsistências em produção, otimização de custos em cloud;
• Colaborar com times parceiros na definição de como os dados chegam aos modelos — discutindo contratos de dados, latência, qualidade e governança;
• Identificar dívidas técnicas relevantes, propor quando atacá-las e liderar a execução;
• Trabalhar num ambiente AI-driven onde usamos AI ativamente para elevar a produtividade do time — e contribuir com ideias sobre como isso se aplica à engenharia de dados.

• Python, Scala, Java ou Go;
• SQL;
• Algoritmos, estruturas de dados e escalabilidade de aplicações;
• Frameworks de processamento distribuídos como Apache Spark ou Beam;
• Conteinerização e deploy com Docker e Kubernetes;
• CI/CD;
• Monitoramento e observabilidade de plataforma;
• Orquestração de pipelines com Airflow, dbt ou Dataform;
• Soluções da Google Cloud Platform (por exemplo, BigQuery, GCS, GKS, IAM, DataProc, Cloud SQL, Composer, Pub/Sub, Dataflow);
• Gestão e sustentação de plataforma de visualização analítica(Metabase, Looker, Tableau)

• Experiência ou estudo em arquiteturas de IA aplicadas a dados: como estruturar pipelines para RAG, como o MCP padroniza o acesso a fontes de dados por agentes, e como garantir qualidade e rastreabilidade em sistemas agênticos onde o comportamento não é determinístico;
• Construção de ambientes de data warehouse, data lake ou data lakehouse;
• Infraestrutura como código

Um dos pilares da Arcotech é a diversidade. Nossa motivação é nos manter em movimento, inovando e levando as tecnologias educacionais a patamares ainda não vistos. Para isso acreditamos na força da palavra equidade e no respeito à igualdade de direito. Aqui reconhecemos as singularidades, as diferenças e abraçamos a todes.