Banco de Talentos - Engenheira(o) de Dados Sênior (Foco em GCP)

Sobre a Oportunidade Estamos sempre em busca de talentos excepcionais para compor nosso time de Engenharia de Dados. Ao se inscrever neste banco de talentos, seu perfil será avaliado continuamente para futuras posições de nível Sênior. Buscamos profissionais com forte base técnica, capacidade de liderar iniciativas e que queiram construir arquiteturas de dados escaláveis, seguras e resilientes, focadas no ecossistema Google Cloud Platform (GCP).

Responsabilidades e atribuições

O que você fará no dia a dia (Responsabilidades)Liderar o desenho, a construção e a manutenção de arquiteturas de dados robustas e escaláveis, utilizando serviços nativos da GCP.

Desenvolver, otimizar e automatizar pipelines de dados complexos (ETL/ELT), lidando com grandes volumes de dados (Batch e Streaming) através de ferramentas como Cloud Dataflow, Dataproc e Pub/Sub.

Implementar e gerenciar esteiras de automação e integração contínua (CI/CD) para pipelines e infraestrutura de dados.

Garantir a organização, isolamento e padronização dos ambientes de desenvolvimento através do uso de ambientes virtuais.

Garantir a qualidade, a governança e a integridade dos dados em toda a esteira, recorrendo a soluções como o Dataplex e Data Catalog.

Atuar na modelagem de dados centralizada no BigQuery, suportando as necessidades de Analytics, Data Science e Produtos de Dados.

Definir boas práticas de engenharia de software (testes automatizados, versionamento, revisão de código) aplicadas a dados.

Atuar como referência técnica e ser mentor(a) para profissionais de nível Júnior e Pleno do time.

Trabalhar em colaboração direta com cientistas de dados e analistas, garantindo que ferramentas como o RStudio estejam integradas perfeitamente às fontes de dados na nuvem.

Requisitos e qualificações

O que esperamos de você (Requisitos Obrigatórios)Sólida experiência em Engenharia de Dados em ambientes de alta volumetria e complexidade.

Domínio avançado em SQL para consultas complexas e otimização de performance, com foco profundo no Google BigQuery.

Excelente proficiência em linguagens de programação como Python, Java ou R.

Experiência prática no gerenciamento de Ambientes Virtuais (como venv, pipenv, conda) para garantir a reprodutibilidade dos projetos.

Conhecimento e suporte a ferramentas de desenvolvimento analítico, especificamente o RStudio (Server ou Desktop).

Sólida experiência com ferramentas de versionamento e colaboração de código, como Git, GitHub e Bitbucket (controle de branches, Pull Requests e code review).

Experiência com orquestradores de automação e ferramentas de CI/CD, com destaque para o Jenkins.

Experiência robusta com os principais serviços de dados do Google Cloud Platform (GCP): BigQuery, Cloud Storage, Pub/Sub, Dataflow e Dataproc.

Vivência prática com orquestradores de workflow de dados, como Google Cloud Composer (Apache Airflow).

Conhecimento sólido em modelagem de dados multidimensional.

Será um grande

diferencial

se você tiver (Requisitos Desejáveis)Certificação Oficial do Google Cloud (ex: Professional Data Engineer ou Cloud Architect).

Experiência com ferramentas modernas de transformação de dados, como o dbt (Data Build Tool) integrado com o BigQuery.

Vivência com infraestrutura como código (Terraform) para o lançamento e gestão de recursos na GCP integrado a esteiras do Jenkins.

Conhecimentos em MLOps e pipelines de deploy para modelos de Machine Learning (utilizando o Vertex AI).