About this role
O que buscamos: Buscamos um(a) Engenheiro(a) de Dados com sólida experiência em arquitetura e engenharia de dados em ambientes cloud, capaz de desenvolver e sustentar pipelines escaláveis, confiáveis e observáveis. O profissional atuará na construção e evolução de plataformas de dados utilizando arquitetura Lakehouse, além de contribuir para governança, qualidade, integração e disponibilização de dados para iniciativas analíticas e de negócio. Responsabilidades: Projetar, desenvolver e manter pipelines de dados batch e streaming com foco em escalabilidade, performance e Observabilidade; Implementar processos de ingestão, transformação e disponibilização de dados utilizando Python, PySpark, Spark e SQL; Construir e evoluir camadas de dados em arquitetura Lakehouse (Bronze, Silver e Gold); Desenvolver e sustentar fluxos de ETL/ELT em ambientes cloud; Implementar e manter processos de orquestração de pipelines de dados; Atuar na análise, diagnóstico e resolução de problemas em pipelines e aplicações de dados; Realizar otimização de performance e correção de incidentes em soluções de dados; Implementar políticas, processos e ferramentas de governança de dados, promovendo padronização e responsabilização sobre os dados; Utilizar e evoluir soluções baseadas em Azure Data Factory, Airflow, Databricks e Data Lake; Desenvolver integrações entre sistemas por meio de APIs REST e outras fontes de dados; Aplicar boas práticas de modelagem de dados para Data Lakes e ambientes analíticos; Colaborar com áreas de produto, engenharia, dados e negócio na definição e implementação de soluções técnicas; Garantir qualidade, consistência, rastreabilidade e reutilização dos ativos de dados; Atuar de forma proativa na sustentação e evolução da plataforma de dados. Requisitos Obrigatórios: Experiência prévia como Engenheiro(a) de Dados; Experiência sólida com Python, PySpark e SQL; Conhecimento avançado em Azure Data Factory, Airflow, Databricks e Data Lake; Experiência em arquitetura de dados e construção de soluções analíticas; Vivência com Git Flow e controle de versionamento; Conhecimento em testes unitários e funcionais (Unittest, Pytest ou similares); Experiência com bancos de dados relacionais como SQL Server, Oracle ou equivalentes; Experiência na implementação e sustentação de processos ETL/ELT; Conhecimento em modelagem de dados para Data Lakes e arquitetura Lakehouse; Experiência com camadas Bronze, Silver e Gold ou estruturas equivalentes; Vivência na integração e consumo de APIs REST; Experiência prática em ambientes Cloud, com foco em Azure; Experiência com processamento de dados em batch e streaming; Conhecimento em ferramentas de streaming de dados, como Kafka; Capacidade de atuar em ambientes dinâmicos, com múltiplas demandas e gestão de prioridades simultâneas. Requisitos Diferenciais: Certificações Databricks e/ou Microsoft Azure; Experiência com arquitetura orientada a eventos e soluções baseadas em streaming; Conhecimento em segurança e privacidade de dados; Experiência em ambientes de alta criticidade e grande volume de processamento; Conhecimento em práticas DevOps e implementação de pipelines CI/CD para projetos de dados; Vivência com ferramentas de Observabilidade, monitoramento, qualidade e lineage de dados. Descrição comportamental: Procuramos uma pessoa que: Goste de trabalhar em equipe e seja colaborativa em suas atribuições; Tenha coragem para se desafiar e ir além, abraçando novas oportunidades de crescimento; Transforme ideias em soluções criativas e busque qualidade em toda sua rotina; Tenha habilidades de resolução de problemas; Possua habilidade e se sinta confortável para trabalhar de forma independente e gerenciar o próprio tempo; Tenha interesse em lidar com situações adversas e inovadoras no âmbito tecnológico. Big enough to deliver – small enough to care. #VempraGFT #VamosVoarJuntos #ProudToBeGFT