Na TRINCA, a gente não preenche vagas. A gente convida pessoas para construir o que vem a seguir.
Se você acredita que dado bom é dado que vira decisão, que arquitetura bem feita se constrói nos detalhes e que cada pipeline carrega impacto de negócio, essa vaga pode ser o seu próximo grande desafio.
Aqui você vai ser peça-chave na nossa jornada de dados: transformar dado bruto em insight valioso, trabalhando perto de várias áreas para guiar decisões estratégicas e abrir espaço para inovação.
Transformar dados brutos em insights confiáveis, construindo a base que sustenta as decisões estratégicas da TRINCA.
Você vai ser dona dos pipelines e da arquitetura de dados, do dicionário de dados unificado aos painéis que o negócio usa para agir.
Tudo isso no nosso jeito de trabalhar: direto, humano, colaborativo e com impacto real.
- Coleta e organização: identificar, integrar e higienizar dados de várias fontes, incluindo APIs e sistemas internos e externos.
- Modelagem de dados: desenvolver e manter modelos eficientes em Data Lake, garantindo a estrutura ideal para as análises.
- Automação e otimização: automatizar relatórios e processos de dados para que os times de negócio tenham informação atualizada em tempo real.
- Geração de insights: colaborar com os times de negócio, traduzir perguntas de negócio em análises e identificar oportunidades de melhoria e novos produtos.
- Experiência comprovada em Engenharia de Dados, construindo e mantendo pipelines robustos e escaláveis.
- Vivência com grandes volumes de dados (Big Data) e processamento eficiente.
- Experiência projetando arquiteturas de dados distribuídas (Data Lakehouse, Delta Lake).
- Experiência com Databricks e/ou outras plataformas de processamento analítico.
- Proficiência avançada em SQL e bancos relacionais e não relacionais (PostgreSQL, MongoDB, Cassandra).
- Domínio de Python (PySpark) para scripts de processamento de dados.
- Experiência sólida com frameworks de Big Data (Apache Spark, Apache Flink ou similares).
- Orquestração de pipelines com Apache Airflow ou Dagster.
- Data Lakes e ambientes de nuvem (Azure, Google Cloud ou AWS), com serviços como S3, Google Cloud Storage ou Azure Data Lake Storage.
- Práticas de CI/CD e versionamento (Git/GitHub) aplicadas a pipelines de dados.
- Familiaridade com a construção de APIs de dados (Kafka, Kinesis).
- Uso real de IA no trabalho: cases concretos em que você aplicou IA para ganhar velocidade, qualidade ou consistência no desenvolvimento e na operação de dados.
- Alinhamento real com nossos valores: Conecte-se de verdade | Assuma os desafios | Entregue com orgulho.
- BI e visualização: criar e gerenciar dashboards claros em Power BI, Tableau ou Looker.
- Modelos preditivos e Machine Learning para antecipar tendências e otimizar operações.
- Certificações Databricks Data Engineer Associate e/ou Azure DP-203.
- Inglês.
- Assume os desafios: gerencia projetos de ponta a ponta, da concepção à implementação, com autonomia.
- Se conecta de verdade: colabora com negócio, cientistas de dados e analistas, traduzindo necessidades em requisitos técnicos claros.
- Entrega com orgulho: pensamento crítico e atenção aos detalhes para garantir qualidade e integridade dos dados.
- Resolve problemas complexos buscando soluções criativas.
- Tem curiosidade para se manter atualizada com as últimas tecnologias e tendências do setor.
Modelo de contratação PJ, com autonomia real e trabalho remoto.
Porque aqui você não entra para “tocar processo”.
Você entra para construir soluções, fortalecer a cultura de dados e preparar o time para o que vem a seguir.
Se você quer fazer parte de um lugar onde pessoas importam de verdade, onde tecnologia é meio e não fim, e onde cada entrega carrega propósito, vem construir com a gente.
We Build What’s Next. E queremos você nessa construção.
