Engenheiro de Dados

Descrição: Skills Comportamentais; Liderança Técnica * Alta capacidade de auto\-gerenciamento. * Definição de padrões técnicos e boas práticas para o time. Visão de Negócio * Entendimento das necessidades dos stakeholders e tradução em soluções escaláveis. * Capacidade de priorizar entregas com base no valor agregado ao negócio. Comunicação * Clareza ao explicar conceitos complexos a públicos não técnicos. * Habilidade em documentação e storytelling com dados. Resiliência e Ownership * Responsabilidade pelo ciclo de vida completo do dado (da ingestão ao consumo). * Capacidade de resolver problemas sob pressão. Colaboração e Trabalho em Equipe * Trabalho efetivo em squads multidisciplinares (analistas, cientistas de dados, engenheiros). * Vivência em cultura DevOps e metodologias ágeis (Scrum ou Kanban). Conhecimentos Técnicos Snowflake e Modelagem de Dados * Modelagem dimensional (fato/dimensão). * Otimização de performance (clustering keys, warehouse sizing). * Ingestão automatizada com Snowpipe. * Criação de pipelines ELT dentro do Snowflake (Tasks, Streams, Procedures em Python/SQL). * Integração com AWS (S3 \- Snowflake). Orquestração e Pipelines * Experiência com Airflow (preferencial). * Conhecimento em CI/CD (GitHub Actions, GitLab CI ou Bitbucket). Infraestrutura e DevOps * IaC (Infrastructure as Code): Terraform ou CloudFormation. * Containers: Docker (Kubernetes é um diferencial). * Aplicação de boas práticas de segurança e governança de dados. DataOps / Observabilidade * Monitoramento de pipelines. * Data Quality (Great Expectations ou dbt tests). * Logging estruturado. Contexto da Oportunidade * Atuação com foco em engenharia de dados e levantamento de requisitos. * Participação no movimento inicial de Discovery dos projetos. * Capacidade de entender e documentar necessidades e depois atuar no desenvolvimento dos artefatos. * Conhecimento em Databricks. * Desejável conhecimento em arquitetura AWS. 251119020246262704