Desenvolver e manter pipelines de ingestão e transformação de dados;
Atuar com Lakehouse;
Trabalhar em ambientes GCP e Databricks;
Criar e evoluir estruturas de dados no BigQuery e Delta Lake;
Apoiar a definição e aplicação de modelagem dimensional e relacional (Star Schema, Snowflake, etc.);
Garantir qualidade, consistência e segurança dos dados;
Apoiar atividades de monitoramento de performance e custos em nuvem;
Trabalhar em conjunto com áreas de negócio e times de dados.
Experiência com plataformas de Cloud (GCP)
Domínio em BigQuery:
Modelagem de dados
Otimização de consultas
Performance tuning
Experiência com serviços de dados no GCP:
Dataflow, Pub/Sub e Cloud Storage (diferencial)
Forte conhecimento em SQL avançado
Experiência com dbt (Data Build Tool) para:
Transformação de dados
Versionamento
Implementação de boas práticas analíticas
Experiência com Databricks:
Desenvolvimento de pipelines de dados utilizando Spark (PySpark/SQL)
Modelagem e transformação em ambiente Lakehouse
Orquestração de workloads e otimização de performance
Integração com arquiteturas modernas de dados (Delta Lake, medallion architecture)
Conhecimento em ingestão de dados:
Batch e streaming
Experiência com transformação e modelagem de dados:
ELT/ETL
Modelagem dimensional e/ou Data Vault
Conhecimento em governança de dados:
Catálogo de dados
Data lineage
Políticas de acesso e segurança
Experiência com qualidade de dados:
Testes automatizados (dbt tests ou similares)
Monitoramento e observabilidade de pipelines
Experiência com migração de sistemas legados para Cloud
Conhecimento em:
Versionamento de código (Git)
Práticas de CI/CD aplicadas a pipelines de dados
Familiaridade com conceitos modernos:
Data Products
Data Mesh (diferencial)
Analytics Engineer Sr