Engenheiro de Dados Sênior - #30

Estamos em busca de três Engenheiros(as) de Dados Sênior para atuação em um projeto estratégico de transformação e evolução da plataforma de dados, com foco em ambientes de Datalake e Databricks.

Buscamos profissionais com sólida experiência em engenharia de dados, forte capacidade de execução e perfil hands-on, que atuem no desenvolvimento e sustentação de pipelines de dados de alta criticidade, processamento de grandes volumes de informações e modernização de soluções analíticas.

Se você gosta de desafios complexos, ambientes dinâmicos e projetos de alto impacto, essa oportunidade pode ser para você.

Responsabilidades e atribuições

Desenvolver, manter e evoluir pipelines de ingestão e processamento de dados em ambientes Datalake e Databricks;

Trabalhar na ingestão, transformação, tratamento e padronização de dados oriundos de múltiplas fontes;

Processar grandes volumes de arquivos texto, garantindo performance, escalabilidade e confiabilidade;

Apoiar a construção e evolução de datasets analíticos para consumo por áreas de negócio e analytics;

Atuar na modernização e migração de rotinas legadas para arquiteturas mais modernas;

Garantir a qualidade, consistência, rastreabilidade e governança dos dados;

Realizar troubleshooting, monitoração e otimização de pipelines de dados;

Interagir com times técnicos e áreas de negócio para entendimento e detalhamento de demandas;

Contribuir com boas práticas de engenharia de dados, observabilidade, documentação e automação;

Utilizar ferramentas de IA para acelerar análises, desenvolvimento e ganho de produtividade nas atividades da equipe.

Requisitos e qualificações

Experiência sólida em Engenharia de Dados;

Conhecimento avançado em Datalake e Databricks;

Experiência na construção e manutenção de pipelines de ingestão e processamento de dados;

Vivência com processamento de grandes volumes de dados e arquivos texto;

Domínio de SQL, Python e SAS;

Experiência com processamento distribuído utilizando Spark e/ou PySpark;

Conhecimento em modelagem de dados voltada para consumo analítico;

Experiência com monitoração, troubleshooting e otimização de pipelines;

Experiência em projetos de modernização e migração de legados (SAS para plataformas modernas);

Vivência com ferramentas de orquestração de dados, como Azure Data Factory ou similares;

Vivência com Claude Code ou ferramentas de IA aplicadas ao desenvolvimento, automação e análise de código.

Desejáveis:Conhecimento avançado em PySpark;

Experiência em projetos do mercado financeiro ou ambientes de dados críticos;

Conhecimento em governança, qualidade e observabilidade de dados;

Experiência com arquitetura moderna de dados em nuvem.

Informações adicionais

Remuneração competitiva com base na experiência;

Possibilidade de crescimento na empresa e de participação em projetos estratégicos;

Ambiente de trabalho dinâmico e desafiador;

Oportunidade de trabalhar em uma empresa do mercado em plena expansão.