Engenheiro de Dados PL / BI

**Serão suas atividades principais:** Receber e gerenciar demandas de dados estratégicas, atuando como parceiro técnico de diferentes áreas do negócio; * Projetar, construir e manter pipelines de dados robustos e escaláveis (ETL/ELT), garantindo confiabilidade, rastreabilidade e qualidade dos dados em toda a cadeia; * Modelar e integrar dados de múltiplas fontes (bancos relacionais, APIs, eventos, arquivos), criando camadas de dados estruturadas (Raw, Trusted, Refined) para consumo analítico; * Desenvolver e manter transformações de dados com SQL avançado e linguagens como Python ou NodeJs, seguindo boas práticas de versionamento e testes; * Criar e evoluir modelos de dados dimensionais e métricas de negócio reutilizáveis, garantindo uma fonte única da verdade (single source of truth); * Construir e atualizar dashboards e painéis analíticos em ferramentas como Metabase, Superset ou similares, com foco em autonomia para as áreas consumidoras; * Monitorar a saúde dos pipelines e atuar proativamente na resolução de incidentes de dados (data quality, latência, duplicidades); * Elaborar documentação técnica e reports com diagnósticos baseados em dados, apoiando decisões estratégicas; * Propor e liderar melhorias na arquitetura de dados e nos processos analíticos com base em evidências. **Conhecimentos:** Escolaridade: Ensino superior completo em Ciência da Computação, Engenharia de Software, Sistemas de Informação ou áreas correlatas; Experiência: 2\+ anos de experiência com engenharia de dados, desenvolvimento de pipelines ou arquitetura de dados em ambiente produtivo. **Conhecimentos Indispensáveis:** * Domínio de SQL avançado; * Experiência com Python para manipulação e transformação de dados; * Construção e manutenção de pipelines ETL/ELT em ambiente produtivo; * Experiência com bancos de dados relacionais (PostgreSQL). **Conhecimentos Desejáveis:** * Experiência com orquestradores de pipeline (Airflow, Prefect ou similares); * Conhecimento em ferramentas de transformação declarativa como dbt; * Experiência com streaming de dados (Kafka); * Familiaridade com data lakehouse e formatos como Parquet, Iceberg ou Delta Lake; * Experiência com cloud (AWS) e serviços gerenciados de dados; * Infraestrutura como código (Terraform, Docker, CI/CD).