Engenheiro(a) de Dados | Python & SQL

Como Engenheiro(a) de Dados, você fará parte de uma equipe de Data & AI atuando em um projeto estratégico.
Sua atuação será fundamental no desenvolvimento de plataformas modernas de dados que suportam iniciativas de Analytics, Inteligência Artificial e modelos preditivos, contribuindo diretamente para a transformação digital dos negócios.

Você trabalhará em um ambiente colaborativo e inovador, participando da construção de arquiteturas escaláveis e pipelines de dados de alta performance, garantindo disponibilidade, qualidade e governança das informações.

Faça parte de uma equipe apaixonada por dados, inovação e tecnologia, atuando em projetos que geram impacto real nos negócios.
Aqui, você encontrará oportunidades de desenvolvimento profissional, colaboração com especialistas e acesso a tecnologias modernas que impulsionam a transformação digital. Together we do what matters.

Saiba mais sobre alguns dos nossos benefícios:

• Vale refeição ou alimentação
• Cartão Multibenefícios (até Consultor(a) Sênior)
• Convênio médico e odontológico
• Certificações e treinamentos
• Seguro de vida
• Previdência privada
• Avababy: acompanhamento da gestação e kit para novos pais e mães
• Participação nos resultados da empresa
• Wellhub
• Auxílio creche
• Mentoria de carreira
• Política de Birthday Off (um dia de folga no mês do seu aniversário)
• Sessões de bem-estar
• Para cargos gerenciais: veículo corporativo, estacionamento e auxílio combustível
  

Responsabilidades

• Projetar, desenvolver e manter pipelines de dados escaláveis utilizando práticas de ETL e ELT;
• Construir e sustentar soluções de ingestão, processamento e disponibilização de dados em ambientes cloud;
• Desenvolver e otimizar modelos analíticos em Data Lake e Google BigQuery;
• Orquestrar workflows e pipelines utilizando Apache Airflow (Google Composer);
• Implementar processos de engenharia de features para iniciativas de Analytics e Machine Learning;
• Garantir a qualidade, integridade, governança e performance dos dados;
• Desenvolver soluções para processamento batch, streaming e CDC (Change Data Capture);
• Aplicar práticas de DataOps, automação e CI/CD em ambientes de dados;
• Colaborar com cientistas de dados, analistas e stakeholders de negócio para entrega de soluções de alto impacto;
• Contribuir para a evolução contínua da arquitetura de dados, propondo melhorias e novas tecnologias.

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