A Omie tem como propósito trazer prosperidade para o ecossistema empreendedor brasileiro. Por isso, buscamos por pessoas com mentalidade de crescimento, valorizando perfis que tenham capacidade de adaptação, senso colaborativo e sejam motivadas pela inovação e pelo aprendizado contínuo.
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#VempraOmie
Responsabilidades e atribuições
- Supervisionar o ecossistema de dados corporativo , abrangendo soluções baseadas em AWS Glue, Amazon Redshift e Databricks Lakehouse Platform , garantindo alta disponibilidade, governança e performance.
- Liderar o desenho e a implementação de arquiteturas de dados escaláveis e distribuídas , sustentando processos de ingestão, transformação e consumo em larga escala.
- Coordenar o desenvolvimento e manutenção de pipelines de dados em PySpark, Python e SQL , assegurando eficiência, qualidade e rastreabilidade.
- Definir e disseminar padrões técnicos, boas práticas e frameworks de engenharia de dados , promovendo consistência e excelência operacional.
- Atuar junto às equipes de tecnologia, produto e negócio para garantir integração eficiente entre sistemas e camadas analíticas .
- Gerenciar o desempenho e otimização de workloads analíticos , aplicando técnicas avançadas de tuning e monitoramento em Redshift, Databricks SQL e Spark .
- Garantir a qualidade, integridade e segurança dos dados , em conformidade com LGPD, GDPR e demais diretrizes corporativas.
- Implementar e supervisionar mecanismos de observabilidade, monitoramento e automação em pipelines e workloads analíticos.
- Documentar arquiteturas, fluxos e processos técnicos , assegurando rastreabilidade e evolução contínua do ambiente de dados.
- Atuar como referência técnica e estratégica , apoiando decisões de arquitetura, performance e escalabilidade.
Requisitos e qualificações
Formação superior em Ciência da Computação, Engenharia de Dados, Sistemas de Informação ou áreas correlatas.Experiência comprovada como Engenheiro de Dados Sênior ou Líder Técnico / Supervisor em times de engenharia de dados.Vivência sólida com serviços de dados AWS , incluindo Glue, Redshift e S3 .Experiência prática com Databricks Lakehouse Platform , incluindo Delta Lake, PySpark, SQL e Unity Catalog .Proficiência em Python e SQL para desenvolvimento e otimização de pipelines de dados.Domínio de conceitos e práticas em Big Data distribuído , com processamento batch e real time .Experiência com otimização de performance e tuning de queries em ambientes Redshift e Spark .Conhecimento em modelagem de dados (relacional, dimensional e lakehouse).Familiaridade com Git, CI / CD e práticas DataOps / DevOps .Conhecimento em segurança e governança de dados (LGPD, GDPR, lineage e controle de acesso).Excelentes habilidades de comunicação, liderança técnica e colaboração multidisciplinar .Perfil analítico, proativo e orientado à entrega de resultados com excelência técnica.Informações adicionais
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