Engenheiro(a) de dados pleno

Descrição: * Experiência com Databricks; * Experiência com Python/Spark; * Experiência com arquiteturas de dados modernas: Data Lakes, Data Lakehouses, Data Mesh, Event\-Driven Architecture; * Experiência com cloud computing (AWS e/ou Azure); * Conhecimento em ferramentas de observabilidade e monitoramento (Grafana, Prometheus, CloudWatch); * Conhecimento em tecnologias de streaming (Kafka); * Conhecimento em práticas DevOps/DataOps, CI/CD, IaC, GitOps, Docker e Kubernetes; * Conhecimento em bancos de dados (relacionais, NoSQL, colunares, grafos) e suas arquiteturas; * Conhecimento em ferramentas de modelagem de dados e transformação (DBT); Desejável: * Conhecimento em Cost Optimization e FinOps para plataformas de dados; * Conhecimento em padrões de Data Privacy e Compliance (GDPR, LGPD); * Experiência com métodos e ferramentas de Data Quality; * Vontade de aprender sobre arquiteturas de Machine Learning e MLOps; * Vontade de aprender sobre tecnologias emergentes tais como: GenAI, Vector Databases, Graph Databases; * Propôr e implementar melhorias para a plataforma de dados, avaliando e integrando novas tecnologias e soluções * Desenvolver e manter a infraestrutura de dados como código (IaC), garantindo alta disponibilidade, performance e governança * Definir e implementar estratégias de Data Lakehouse e Mesh * Implementar frameworks de observabilidade, monitoramento e alertas para toda a plataforma de dados * Monitorar e manter a qualidade de catálogos de dados, linhagem e metadados para facilitar a descoberta e governança de dados * Projetar arquiteturas de streaming e batch processing, otimizando para latência e throughput * Desenvolver e implementar estratégias de backup, disaster recovery e business continuity para a plataforma * Colaborar com equipes de dados para definir APIs, contratos de dados e padrões de desenvolvimento * Automatizar provisionamento e gestão de recursos de dados na nuvem, implementando políticas de custo e performance * Estabelecer padrões de segurança, privacidade e compliance para toda a plataforma de dados 2510240202201829251