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Pessoa Engenheira de Dados Sênior

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Estamos em busca de um(a) Engenheiro(a) de Dados Sênior para liderar iniciativas estratégicas da nossa plataforma de dados. Esse(a) profissional terá um papel-chave na modelagem, organização e evolução da arquitetura de dados, garantindo que as informações sejam confiáveis, escaláveis e facilmente…

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Estamos em busca de um(a) Engenheiro(a) de Dados Sênior para liderar iniciativas estratégicas da nossa plataforma de dados. Esse(a) profissional terá um papel-chave na modelagem, organização e evolução da arquitetura de dados, garantindo que as informações sejam confiáveis, escaláveis e facilmente acessíveis para análises avançadas e tomada de decisão baseada em dados.

A posição exige forte capacidade técnica aliada à visão de negócio, atuando de forma próxima às áreas parceiras e contribuindo ativamente para a maturidade do nosso ecossistema de dados.

Projetar, implementar e evoluir pipelines de dados eficientes e escaláveis, atendendo diferentes cenários (Lakehouse).

Desenvolver e manter pipelines de ingestão, transformação e disponibilização de dados em ambientes GCP e Databricks.

Definir e aplicar padrões de modelagem de dados (relacional e dimensional), como Star Schema, Snowflake, Data Vault, com foco em performance e usabilidade.

Trabalhar em parceria com áreas de negócio para traduzir requisitos em modelos de dados claros e consistentes.

Garantir qualidade, governança, segurança e compliance dos dados ao longo de todo o ciclo de vida.

Monitorar e otimizar performance e custos em nuvem (FinOps).

Atuar como referência técnica em arquitetura de dados e boas práticas de engenharia.

Experiência sólida e avançada em modelagem de dados (conceitual, lógica e física), especialmente em ambientes analíticos.

Conhecimento profundo em SQL e boas práticas de design para Data Warehouse / BigQuery.

Experiência com Python, Spark/PySpark para processamento de dados em larga escala.

Domínio do ecossistema GCP:
BigQuery, Cloud Storage (GCS), Pub/Sub, Dataflow, Dataproc, Composer.

Experiência com CI/CD, versionamento e automação de pipelines.

Vivência com arquiteturas modernas de dados: Lakehouse, Data Mesh, Streaming.

Experiência com ferramentas de engenharia de dados e analytics:
DBT, Airflow, Python, SQL, PySpark.

Experiência com Databricks (Delta Lake, Unity Catalog, MLflow).