Engenheiro de Dados Pleno

2 semanas atrás


Rio de Janeiro, Brasil Dadoteca Tempo inteiro

Dadoteca Rio de Janeiro, Rio de Janeiro, Brazil Responsabilidades Projetar, implementar e manter pipelines de dados eficientes e escaláveis, assegurando a integração, transformação e carga de dados com alta performance e confiabilidade. Desenvolver e otimizar modelos de dados para suportar análises avançadas e relatórios detalhados, garantindo integridade, governança e eficiência no armazenamento e processamento. Projetar e executar processos de ETL/ELT utilizando ferramentas modernas e práticas de automação, garantindo a correta transformação e carga dos dados em ambientes de destino. Trabalhar com Microsoft Fabric (Lakehouse, Data Engineering, Data Pipelines) e ambiente Azure em geral, integrando diferentes fontes de dados e otimizando a infraestrutura analítica. Desenvolver soluções em SQL, Python e PySpark, utilizando notebooks e automação de processos para garantir escalabilidade e eficiência. Implementar integração contínua, versionamento e deploy automatizado (Git, DevOps, CI/CD) para garantir qualidade e rastreabilidade das entregas. Monitorar e otimizar a performance dos sistemas de dados, identificando e solucionando gargalos para garantir disponibilidade, segurança e desempenho. Atuar em parceria com as equipes de Business Intelligence, Análise de Dados e Desenvolvimento, oferecendo suporte técnico e consultoria estratégica. Documentar processos, arquiteturas e boas práticas, contribuindo para a melhoria contínua das soluções e para o fortalecimento da arquitetura orientada a dados, qualidade e governança. Requisitos Graduação em Engenharia de Dados, Ciência da Computação, Sistemas de Informação, Matemática ou áreas correlatas. Experiência sólida em engenharia de dados, com foco em desenvolvimento e manutenção de pipelines e processos ETL/ELT. Domínio de SQL, Python, PySpark e notebooks (Databricks, Synapse ou Fabric). Experiência com Microsoft Fabric (Lakehouse, Data Engineering, Data Pipelines) e ambiente Azure (Data Factory, Data Lake, Synapse, DevOps). Conhecimento em integração contínua e versionamento (Git, CI/CD). Vivência com arquitetura orientada a dados, governança, qualidade e segurança da informação. Desejável conhecimento em ferramentas de Big Data (Hadoop, Spark) e plataformas em nuvem (AWS, GCP, Azure). Competências Capacidade analítica e raciocínio lógico para resolver problemas complexos relacionados a dados. Visão sistêmica e foco em qualidade, garantindo entregas consistentes e escaláveis. Organização e autonomia para gerenciar múltiplos projetos simultaneamente. Boa comunicação e colaboração com equipes multidisciplinares, traduzindo conceitos técnicos de forma acessível. Diferenciais Certificações em tecnologias de dados, como: Microsoft Certified: Azure Data Engineer Associate Microsoft Certified: Fabric Analytics Engineer Associate Google Professional Data Engineer AWS Certified Data Analytics Experiência comprovada em projetos de engenharia de dados com impacto direto nos resultados do negócio. Participação em iniciativas de DataOps, automação e governança de dados. #J-18808-Ljbffr



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