Engenheiro(a) de dados pleno

Descrição: * Ensino superior completo em Ciência da Computação, Engenharia, Sistemas de Informação, Estatística ou áreas correlatas. * Sólido conhecimento em SQL e Python voltado para manipulação de dados. * Experiência em construção de pipelines com ferramentas como Airflow, StreamSets, NiFi ou similares. * Conhecimento em modelagem de dados (normalizada e dimensional). * Experiência prática com bancos de dados relacionais (PostgreSQL, SQL Server, etc.) e não relacionais (MongoDB, etc.). * Experiência com ambientes Linux e shell scripting. * Conhecimento de conceitos OLTP, OLAP, Data Lake, Data Warehouse e Lakehouse. * Familiaridade com processos de CI/CD e infraestrutura como código (IaC). * Experiência em projetos de migração ou integração de dados entre plataformas. * Experiência em Linux incluindo construção de shell script. Diferenciais: * Experiência prática com serviços de cloud (GCP, AWS, Azure, Oracle Cloud ou On\-Premises). * Conhecimento e uso de ferramentas como DBT, Delta Lake, Apache Spark / PySpark. * Experiência com ferramentas de catálogo e governança de dados (Data Catalog, DataHub, Amundsen). * Vivência em projetos de arquitetura Medallion ou Data Mesh. * Integração com times de Data Science e apoio na operacionalização de modelos. Comportamentos Esperados: * Proatividade e capacidade de trabalhar de forma autônoma. * Boa comunicação e habilidade para trabalhar em equipe multidisciplinar. * Capacidade analítica para resolução de problemas complexos. * Organização, responsabilidade e foco em entrega com qualidade. * Vontade de aprender e se atualizar constantemente. * Desenvolver pipelines de ingestão e transformação de dados (ETL/ELT) em ambientes de Data Lake e Data Warehouse. * Implementar rotinas de controle de qualidade, monitoramento e validação de dados. * Construir e manter APIs para consumo de dados por sistemas e aplicações. * Documentar fluxos de dados, regras de negócio e modelos de dados utilizados. * Participar da modelagem de dados relacionais e analíticos. * Colaborar com times de BI, Produtos e Data Science na estruturação e disponibilização dos dados. * Automatizar processos de entrega de dados com uso de ferramentas de orquestração. * Apoiar a evolução da arquitetura de dados da empresa junto aos times de arquitetura e DevOps. * Atuar com versionamento e CI/CD para garantir rastreabilidade e reprodutibilidade dos pipelines. * Participar de cerimônias e ciclos de desenvolvimento ágil (Scrum/Kanban). 2510150202241809172