Offer summary

Qualifications:

Experience in developing data pipelines, both batch and real-time., Knowledge of architectural patterns for data platforms including integration and processing., Familiarity with cloud services, preferably AWS, and experience with parallel processing tools like Spark or Hadoop., Proficiency in relational and NoSQL databases, and programming skills in Python or Java..

Key responsibilities:

Design scalable and flexible data architectures on AWS, ensuring performance and governance.

Promote technological innovation within the squad by delivering modern and efficient solutions.

Evolve the Data Lake to centralize and democratize access to relevant data.

Develop ETL/ELT pipelines focusing on quality, scalability, and performance.

Job description

🧠 Vaga: Analista de Engenharia de Dados Sr/ Spec – Data Ops

Estamos em busca de uma pessoa apaixonada por dados, arquitetura e inovação para atuar na construção e evolução da nossa plataforma de dados. Se você curte desafios técnicos, colaboração em squads multidisciplinares e impacto real nos produtos, essa vaga é pra você!

🎯 Suas principais responsabilidades:

Projetar arquiteturas de dados escaláveis e flexíveis na AWS, garantindo performance, governança e sustentabilidade das soluções.
Promover a inovação tecnológica nas entregas da squad, trazendo soluções modernas e eficientes.
Evoluir o Data Lake, centralizando e democratizando o acesso a dados relevantes para a companhia.
Desenvolver pipelines ETL/ELT com foco em qualidade, escalabilidade e performance.
Aplicar boas práticas de modelagem de dados, incluindo formatos, particionamento e compressão.
Documentar componentes arquiteturais e metadados de forma clara e acessível.
Garantir confiabilidade da plataforma e qualidade dos dados com testes automatizados e ferramentas de observabilidade.
Disseminar boas práticas de engenharia na squad: code review, testes, segurança, infraestrutura como código, esteiras de CI/CD.

✅ O que você precisa ter:

Experiência em desenvolvimento de pipelines de dados, tanto batch quanto real time.
Conhecimento em padrões arquiteturais de plataformas de dados (integração, ingestão, orquestração, armazenamento e processamento).
Vivência com serviços de cloud (preferencialmente AWS, mas Azure ou GCP também são bem-vindos).
Experiência com ferramentas de processamento paralelo, como Spark ou Hadoop.
Domínio em bancos de dados relacionais e NoSQL, incluindo modelagem e otimização de queries.
Habilidade em linguagens como Python ou Java.
Familiaridade com Git e práticas de versionamento.
Experiência em ambientes ágeis, colaborativos e com entregas contínuas de valor.

🌟 Será um diferencial se você tiver:

Certificações em AWS ou soluções de dados.
Experiência com ferramentas de orquestração como Airflow ou Step Functions.
Conhecimento em segurança de dados e conformidade (LGPD, anonimização, etc).
Visão analítica para propor melhorias em produtos baseados em dados.
Boa comunicação, adaptabilidade e disposição para aprender continuamente.