Engenheiro de dados

Responsabilidades e atribuições Implementar e otimizar arquiteturas de dados em ambientes de nuvem (GCP e Azure); Garantir a qualidade, segurança e governança dos dados, seguindo melhores práticas e políticas de compliance; Trabalhar em conjunto com times de Engenharia e Analytics para entender necessidades de dados e propor soluções escaláveis; Monitorar e otimizar desempenho de sistemas de dados, identificando gargalos e oportunidades de melhoria; Automatizar processos de coleta, transformação e disponibilização de dados, visando eficiência e escalabilidade; Gerenciar o data lakes e o data warehouses; Implementar soluções de observabilidade para garantir a confiabilidade da plataforma de dados. Requisitos e qualificações Experiência sólida com desenvolvimento de pipelines de dados (ETL/ELT) utilizando ferramentas como Apache Airflow, Databricks ou similares; Conhecimento em linguagens de programação como Python; Experiência com bancos de dados relacionais e não relacionais (SQL, NoSQL); Conhecimento de data lakes e data warehouses (BigQuery, etc.); Experiência com ferramentas de versionamento de código (Git) e CI/CD; Noções de governança de dados, segurança e boas práticas de modelagem de dados; Capacidade de trabalhar em ambientes ágeis e colaborativos. Diferenciais Experiência com arquitetura orientada a eventos (Kafka); Familiaridade com ferramentas de observabilidade; Experiência com plataformas de processamento distribuído (Spark); **Requisitos:** Engenheiro de dados Responsabilidades e atribuições Implementar e otimizar arquiteturas de dados em ambientes de nuvem (GCP e Azure); Garantir a qualidade, segurança e governança dos dados, seguindo melhores práticas e políticas de compliance; Trabalhar em conjunto com times de Engenharia e Analytics para entender necessidades de dados e propor soluções escaláveis; Monitorar e otimizar desempenho de sistemas de dados, identificando gargalos e oportunidades de melhoria; Automatizar processos de coleta, transformação e disponibilização de dados, visando eficiência e escalabilidade; Gerenciar o data lakes e o data warehouses; Implementar soluções de observabilidade para garantir a confiabilidade da plataforma de dados. Requisitos e qualificações Experiência sólida com desenvolvimento de pipelines de dados (ETL/ELT) utilizando ferramentas como Apache Airflow, Databricks ou similares; Conhecimento em linguagens de programação como Python; Experiência com bancos de dados relacionais e não relacionais (SQL, NoSQL); Conhecimento de data lakes e data warehouses (BigQuery, etc.); Experiência com ferramentas de versionamento de código (Git) e CI/CD; Noções de governança de dados, segurança e boas práticas de modelagem de dados; Capacidade de trabalhar em ambientes ágeis e colaborativos. Diferenciais Experiência com arquitetura orientada a eventos (Kafka); Familiaridade com ferramentas de observabilidade; Experiência com plataformas de processamento distribuído (Spark);