Engenheiro(a) de Dados

Na Bern, acreditamos que dados de qualidade são a base para decisões inteligentes e para a construção de soluções que geram impacto real. Estamos em busca de uma pessoa Engenheira de Dados para atuar na evolução da nossa plataforma de dados, desenvolvendo uma arquitetura moderna, escalável e segura que suporte o crescimento do negócioNesta posição, você será responsável por operar e evoluir nossa plataforma de dados, construindo e sustentando pipelines de ingestão e transformação, integrando novas fontes de dados, implementando boas práticas de governança, qualidade e segurança da informação, além de contribuir para uma arquitetura orientada à escalabilidade, eficiência e inovação.

Você também atuará em parceria com diferentes áreas da empresa, apoiando a construção de uma plataforma que permita o consumo de dados de forma cada vez mais simples, confiável e autônoma, disseminando boas práticas de engenharia de dados e colaborando com times de Desenvolvimento, Produto e QA.

Responsabilidades e atribuições

Como será o seu dia a dia?

Operação da plataformaOperar e sustentar os pipelines de ingestão (CDC/streaming) e transformação nas camadas do lake, com SLAs de disponibilidade e frescor de dados.

Monitorar a saúde da plataforma (observabilidade), tratar incidentes de dados e conduzir análise de causa raiz de falhas recorrentes.

Gerenciar os ambientes (stage e produção) via infraestrutura como código.

Evolução da arquiteturaImplantar a camada de orquestração de pipelines (ingestão, transformação e export).

Integrar novas fontes de dados de sistemas legados via APIs e cargas históricas (backfill), respeitando a estratégia de contenção dos legados (integração somente leitura).

Evoluir a camada de disponibilização de dados (exports, snapshots, APIs de consumo) para atender os produtos de dados da companhia.

Atuar como contraparte técnica da consultoria de arquitetura de dados, avaliando recomendações criticamente e transformando-as em backlog executável.

Governança e segurança de dadosImplantar e operar o catálogo de dados com glossário de negócio.

Implementar classificação e proteção de dados pessoais (conformidade LGPD).

Estabelecer linhagem de dados ponta a ponta (origem → consumo).

Definir e monitorar métricas de qualidade de dados (completude, unicidade, frescor) por camada.

FinOps e eficiênciaMonitorar e otimizar custos da plataforma de dados (armazenamento, processamento e consultas), com visão de custo por domínio de dado.

Propor otimizações de modelagem, particionamento e ciclo de vida de dados.

Habilitação do time (plataforma como produto)Documentar a plataforma e criar caminhos de self-service para as squads de produto consumirem dados sem dependência manual.

Disseminar boas práticas de modelagem e consumo de dados junto a Desenvolvimento, Produto e QA.

Requisitos e qualificações

Requisitos obrigatóriosExperiência sólida (5+ anos) em engenharia de dados/plataforma em ambiente de nuvem pública (GCP, AWS ou Azure).

Domínio de SQL avançado e experiência com frameworks de transformação versionada (dbt, Dataform ou equivalente).

Experiência com plataformas analíticas de dados em nuvem (data warehouse/lakehouse), independentemente do fornecedor.

Experiência com CDC e streaming (Kafka, Debezium, Pub/Sub, Kinesis ou equivalente).

Infraestrutura como código (Terraform ou equivalente) e CI/CD (GitHub Actions ou similar).

Experiência com orquestração de pipelines (Airflow, Dagster, Composer ou similar).

Python para automação e desenvolvimento de jobs de dados.

Vivência com arquitetura em camadas (medalhão: bruto/tratado/produto) ou lakehouse.

Noções práticas de LGPD aplicada a dados (classificação, anonimização, controle de acesso).

Requisitos desejáveisFerramentas de catálogo, classificação e linhagem de dados.

Práticas de FinOps aplicadas a plataformas analíticas (otimização de custos de consulta, processamento e armazenamento).

Experiência como contraparte técnica de consultorias ou auditorias de arquitetura.

Vivência em times enxutos com alto grau de automação; mentalidade de "plataforma como produto".

Conhecimento de dados do domínio de risco/compliance/trabalhista é um

diferencial

.

Informações adicionais

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Veja alguns

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