Clone: Clone: Engenheiro de dados SR

Engenheiro de dados

Responsabilidades e atribuições

• Implementar e otimizar arquiteturas de dados em ambientes de nuvem (GCP e Azure);
• Garantir a qualidade, segurança e governança dos dados, seguindo melhores práticas e políticas de compliance;
• Trabalhar em conjunto com times de Engenharia e Analytics para entender necessidades de dados e propor soluções escaláveis;
• Monitorar e otimizar desempenho de sistemas de dados, identificando gargalos e oportunidades de melhoria;
• Automatizar processos de coleta, transformação e disponibilização de dados, visando eficiência e escalabilidade;
• Gerenciar o data lakes e o data warehouses;
• Implementar soluções de observabilidade para garantir a confiabilidade da plataforma de dados.

Requisitos e qualificações

• Experiência sólida com desenvolvimento de pipelines de dados (ETL/ELT) utilizando ferramentas como Apache Airflow, Databricks ou similares;
• Conhecimento em linguagens de programação como Python;
• Experiência com bancos de dados relacionais e não relacionais (SQL, NoSQL);
• Conhecimento de data lakes e data warehouses (BigQuery, etc.);
• Experiência com ferramentas de versionamento de código (Git) e CI/CD;
• Noções de governança de dados, segurança e boas práticas de modelagem de dados;
• Capacidade de trabalhar em ambientes ágeis e colaborativos.

Diferenciais

• Experiência com arquitetura orientada a eventos (Kafka);
• Familiaridade com ferramentas de observabilidade;
• Experiência com plataformas de processamento distribuído (Spark);

Engenheiro de dados

Responsabilidades e atribuições

• Implementar e otimizar arquiteturas de dados em ambientes de nuvem (GCP e Azure);
• Garantir a qualidade, segurança e governança dos dados, seguindo melhores práticas e políticas de compliance;
• Trabalhar em conjunto com times de Engenharia e Analytics para entender necessidades de dados e propor soluções escaláveis;
• Monitorar e otimizar desempenho de sistemas de dados, identificando gargalos e oportunidades de melhoria;
• Automatizar processos de coleta, transformação e disponibilização de dados, visando eficiência e escalabilidade;
• Gerenciar o data lakes e o data warehouses;
• Implementar soluções de observabilidade para garantir a confiabilidade da plataforma de dados.

Requisitos e qualificações

• Experiência sólida com desenvolvimento de pipelines de dados (ETL/ELT) utilizando ferramentas como Apache Airflow, Databricks ou similares;
• Conhecimento em linguagens de programação como Python;
• Experiência com bancos de dados relacionais e não relacionais (SQL, NoSQL);
• Conhecimento de data lakes e data warehouses (BigQuery, etc.);
• Experiência com ferramentas de versionamento de código (Git) e CI/CD;
• Noções de governança de dados, segurança e boas práticas de modelagem de dados;
• Capacidade de trabalhar em ambientes ágeis e colaborativos.

Diferenciais

• Experiência com arquitetura orientada a eventos (Kafka);
• Familiaridade com ferramentas de observabilidade;
• Experiência com plataformas de processamento distribuído (Spark);