Engenheiro de Dados Pl

Rio de Janeiro, Brasil | Postado em 09/12/2025 Curte tecnologia, inovação e tem agilidade no DNA? Então talvez você tenha acabado de encontrar o seu próximo desafio Na Spassu, estamos com um projeto incrível no ar — e ele está prontíssimo para receber profissionais com aquele algo a mais. Se você é Engenheiro de Dados Pl, tem perfil inquieto, gosta de aprender e crescer junto com uma empresa que valoriza ideias novas, vem com a gente Aqui, você vai encontrar espaço para expandir seus conhecimentos, aplicar seu talento e fazer parte de algo realmente significativo, inscreva-se e venha transformar com a Spassu Os CVs permanecerão em poder da empresa enquanto perdurar o processo seletivo e pelo período adicional de 6 meses, para eventuais processos seletivos futuros, em atendimento a Lei Geral de Proteção de Dados. PRINCIPAIS ATIVIDADES Projetar, implementar e manter pipelines de dados para ingestão, processamento, armazenamento e análise de dados em grande escala; Desenvolver e otimizar bancos de dados, data warehouses e sistemas de processamento de dados distribuídos para garantir desempenho, escalabilidade e confiabilidade; Implementar políticas de segurança de dados, garantindo o acesso autorizado e proteção dos dados sensíveis; Automatizar processos de ETL (Extract, Transform, Load) para integrar dados de várias fontes e garantir consistência e qualidade dos dados; Colaborar com equipes multidisciplinares para entender requisitos de dados e implementar soluções que atendam às necessidades da organização; Monitorar o desempenho e a integridade dos sistemas de dados, identificando e resolvendo problemas de forma proativa; Ficar atualizado com as últimas tecnologias e tendências em engenharia de dados, contribuindo para a evolução contínua das práticas e ferramentas de dados; Implantar estreia de entregas contínuas utilizando Metodologias Ágeis como o DEVOPS; Elaborar relatórios de acompanhamento para a administração do cliente. Requisitos Graduação em Ciência da Computação, Engenharia da Computação, Sistemas de Informação ou áreas relacionadas à tecnologia da informação ou pós-graduação (especialização, mestrado ou doutorado) em Tecnologia da Informação ou Análise de Dados, de no mínimo 360 (trezentos e sessenta) horas, em curso reconhecido pelo MEC. Certificação não requerida. Experiência desejável: 03 anos em atuação na área de tecnologia da informação em desenvolvimento, manutenção de sistemas, análise de dados, administração de banco de dados, ou áreas afins; Experiência no desenvolvimento de projetos com aplicação de IA (Machine Learning, Deep Learning e/ou IA Generativa); Experiência prática comprovada em projetos de engenharia de dados preferencialmente em um ambiente corporativo ou industrial; Experiência em linguagens de programação como Python, Java, Scala, e em ferramentas de scripting para automação de tarefas. Conhecimento em forte compreensão de conceitos de banco de dados, arquiteturas de dados distribuídos e ferramentas de processamento de dados, como Hadoop, Spark, Kafka, entre outros; Conhecimento em sistemas de gerenciamento de bancos de dados relacionais (SQL) e não relacionais (NoSQL), como MySQL, PostgreSQL, MongoDB, Cassandra, entre outros; Familiaridade com ferramentas de orquestração de fluxo de trabalho, como Airflow, Luigi, Azkaban, entre outros; Capacidade de trabalhar em ambientes de nuvem, como AWS, Azure, Google Cloud Platform, e conhecimento em serviços de dados oferecidos por essas plataformas; Conhecimento em bibliotecas populares de ciência de dados e machine learning, como Pandas, NumPy, Scikit-learn, TensorFlow, Keras, PyLearn2, entre outras; Entendimento de conceitos de Inteligência Artificial, Inteligência Artificial Generativa e Machine Learning; Capacidade de trabalhar com grandes conjuntos de dados, estruturados e não estruturados, incluindo ferramentas para big data; Capacidade de integrar serviços de IA pré-treinados, como reconhecimento de imagem, processamento de linguagem natural ou recomendação, Inteligência Artificial generativa por meio de APIs; Familiaridade com metodologias ágeis (Scrum/Kanban) e práticas de desenvolvimento de software. #J-18808-Ljbffr