Objetivo do cargo – Engenheiro de Dados Full Stack
Projetar, desenvolver e manter soluções completas de dados, atuando desde a construção e sustentação de pipelines de ingestão e transformação até o desenvolvimento de aplicações, APIs e interfaces que consumam essas informações. O profissional será responsável por garantir a qualidade, disponibilidade, segurança e escalabilidade dos dados, apoiando a tomada de decisão e o desenvolvimento de produtos, por meio da integração entre engenharia de dados, desenvolvimento de software e boas práticas de arquitetura.
Requisitos
- Experiência com engenharia de dados, desenvolvimento ou integrações.
- Conhecimento sólido em SQL.
- Experiência com ETL/ELT e modelagem de dados.
- Conhecimento em APIs REST, webhooks e integrações entre sistemas.
- Experiência com Python, JavaScript ou Node.js.
- Conhecimento em bancos de dados relacionais.
- Experiência com data warehouse, como BigQuery, Redshift, Snowflake ou similar.
- Experiência com ferramentas de automação como N8N, Make, Airflow ou similares.
- Capacidade de documentar soluções técnicas.
- Boa comunicação com áreas técnicas e áreas de negócio.
- Experiência com versionamento de código usando Git.
- Conhecimento em Docker.
Requisitos desejáveis
- Experiência com Hotmart, CRM, Monday, Pipedrive, Pipefy, RD Station, HubSpot ou ferramentas similares.
- Conhecimento em ferramentas de BI como Power BI, Looker Studio, Metabase ou Tableau.
- Conhecimento em orquestração de pipelines.
- Experiência com Airflow, Prefect, Dagster ou similares.
- Conhecimento em Data Lake, Data Warehouse e Data Mart.
- Experiência com governança de dados.
- Conhecimento em LGPD.
- Noções de IA, embeddings, RAG ou automações inteligentes.
- Experiência com monitoramento e observabilidade de pipelines.
Responsabilidades
- Mapear e integrar fontes de dados internas e externas.
- Criar, manter e otimizar pipelines de dados.
- Desenvolver integrações via APIs, webhooks e automações.
- Estruturar bases confiáveis para análise e BI.
- Realizar processos de ETL e ELT.
- Garantir qualidade, consistência e rastreabilidade dos dados.
- Automatizar rotinas manuais relacionadas a dados.
- Apoiar áreas de negócio na definição e uso de indicadores.
- Documentar fluxos, regras de negócio e integrações.
- Monitorar falhas, inconsistências e atrasos em cargas de dados.
- Apoiar iniciativas de IA, automação e melhoria operacional.
Regime de contratação PJ | Modelo Hibrido - 2 dias presenciais e 3 dias home office
Remuneração + ajuda de custo
Local da empresa: Moema - SP
