Somos ávidos por tecnologia, criatividade e desafios.
Se você gosta de desafios, aprendizado constante e valoriza as conexões pessoais, junte-se a nós!
# Valorizamos a diversidade e acreditamos que ela é fundamental para a inovação e entregas de valor aos nossos clientes. Todas as nossas vagas são destinadas a todas as pessoas, com ou sem deficiência, independentemente de idade, gênero, orientação sexual, etnia, religião ou qualquer outra característica. Se você se identifica com a posição, venha fazer parte do nosso time!
O QUE BUSCAMOS?
Buscamos um(a) Engenheiro(a) de Dados, em níveis de carreira Sênior, que queiram trabalhar conosco em um ambiente descontraído e dinâmico, com aprendizado contínuo no desenvolvimento de grandes projetos, junto a grandes clientes nacionais e internacionais. Temos escritórios em São Paulo e Chicago (EUA).
O QUE ESSE PROFISSIONAL IRÁ FAZER?
Atuar na evolução e sustentação da plataforma de dados, garantindo estabilidade e confiabilidade do ambiente.
Identificar e implementar melhorias de performance e otimização de custos (FinOps) em pipelines e workloads de dados.
Atuar na melhoria da observabilidade e monitoramento do ambiente de dados.
Implementar e evoluir práticas de DataOps, incluindo automação, padronização e confiabilidade dos pipelines e processos de dados.
Criar validações, testes automatizados e tratamentos de erro para assegurar qualidade, integridade e consistência dos dados.
Diagnosticar e resolver problemas relacionados a performance, custo e confiabilidade de pipelines e serviços de dados.
Garantir escalabilidade, resiliência, segurança e alta performance da plataforma de dados.
Documentar lógica de negócio, regras de transformação e fluxos de dados.
O QUE É NECESSÁRIO PARA A POSIÇÃO?
Experiência e conhecimento em BigQuery e DBT.
Experiência comprovada como Engenheiro(a) de Dados em ambientes de grande escala.
Domínio avançado de SQL (DDL, DML, otimização e estruturas complexas).
Maestria em Python para manipulação de dados e desenvolvimento de soluções de engenharia.
Experiência com ferramentas de orquestração, especialmente Apache Airflow.
Conhecimento sólido em arquitetura de dados e plataformas AWS ou GCP.
Vivência com Git e práticas de CI/CD aplicadas a projetos de dados.
Capacidade de projetar e implementar soluções de observabilidade e resiliência de dados.
Experiência com análise de performance e otimização de workloads de dados.
- Experiência com identificação e redução de custos em ambientes de dados (FinOps).
O QUE SERIA UM DIFERENCIAL?
- Inglês intermediário/avançado.
- Experiência com outras ferramentas de orquestração ou workflow.
- Certificações em cloud (AWS, GCP ou Azure).
- Conhecimento em DataOps e práticas avançadas de monitoramento de dados.
- Experiência com processamento distribuído (Spark, Databricks, Hadoop).
- Experiência com ferramentas de observabilidade ou governança de dados.
- Experiência com infraestrutura como código (Terraform ou similares).
- Experiência com otimização de custos em ambientes de dados (FinOps).
ETAPAS DO PROCESSO:
