Buscamos uma pessoa Engenheira de Dados Sênior para liderar a construção de pipelines, arquiteturas e plataformas de dados escaláveis. O foco será garantir qualidade, disponibilidade e governança dos dados, apoiando decisões estratégicas e produtos data-driven.

• Projetar, desenvolver e manter pipelines de dados (ingestão, transformação e carga)
• Definir e evoluir arquiteturas de dados (Data Lake, Data Warehouse, Lakehouse)
• Otimizar performance de consultas e processamento em grandes volumes de dados
• Implementar boas práticas de qualidade, segurança e governança de dados
• Trabalhar em conjunto com times de Data Science, Analytics e Produto
• Apoiar decisões de stack e ferramentas do ecossistema de dados
• Atuar como referência técnica e mentorar profissionais do time

• Experiência sólida com Python, Scala ou Java
• SQL avançado (modelagem, otimização e tuning de queries) Experiência prática com:
• ETL/ELT e orquestração de pipelines (Airflow, Luigi, dbt ou similares)
• Processamento distribuído (Spark, Hadoop ou equivalente)
• Streaming/mensageria (Kafka, Kinesis – diferencial) Cloud & plataformas de dados:
• Experiência com pelo menos uma:

• AWS (S3, Glue, EMR, Redshift, Athena)
• GCP (BigQuery, Dataflow, Dataproc)
• Azure (Databricks, Synapse, Data Factory)

Modelagem e boas práticas:
• Modelagem de dados (dimensional, relacional, Data Vault)
• Versionamento com Git
• Noções de CI/CD aplicadas a dados (diferencial)
• Conhecimento em segurança, governança e catálogo de dados

• Experiência com Data Lakehouse (Delta Lake, Iceberg, Hudi)
• Vivência em ambientes de alta escala e baixa latência
• Experiência com MLOps ou suporte a times de Data Science

Perfil comportamental • Visão sistêmica e foco em escalabilidade e manutenibilidade
• Facilidade para atuar em ambientes colaborativos
• Foco em confiabilidade, automação e melhoria contínua