Engenheiro De Dados

Estamos entre as melhores agências para se trabalhar no BrasilNa Brivia, você precisa estar com a mente e o passaporte sempre abertos.Afinal, nós vamos onde nossos clientes, seus problemas e nossas soluções nos levam.Sim, temos sedes no Brasil, na America Latina e na Europa, mas acreditamos no trabalho remoto.Temos b.a.s.e em 4 estados brasileiros, mas com profissionais espalhados por mais de 10 estados.Possuímos um escritório estratégico em Lisboa, Portugal, além de escritórios no Chile, Argentina e Colômbia.Mas não temos endereço fixo.Acreditamos no trabalho remoto e na autonomia profissional para tomar decisões em busca de novos resultados.Estamos em todos os lugaresBuscamos sempre ter entre nós pessoas realizadas e valorizadas e nos esforçamos todos os dias para fazer da Brivia um lugar próspero e rico em possibilidades.Se identifica?Vem pra Brivia, vem desbravar o Digital Branding com a gente and be nômade/nVivência prática em projetos de engenharia de dados de médio e grande porte.Experiência no desenvolvimento de pipelines em ambientes de nuvem (Azure, AWS ou GCP).Atuação prévia em tratamento de dados estruturados e não estruturados.Experiência em modelagem dimensional e Data Warehousing.Desejável experiência com dashboards em Power BI.Experiência em contextos que exigem colaboração multidisciplinar (engenharia de dados, ciência de dados e BI).Formação acadêmica: graduação completa (áreas de TI, Engenharia, Ciência da Computação, Sistemas de Informação ou correlatas).Ferramentas e Tecnologias:ETL/ELT e orquestração: Apache Airflow, Azure Data Factory, AWS Glue, Google Cloud Composer.Processamento de dados: Spark, Databricks, Synapse Analytics, EMR, DataProc.Bancos de dados: relacionais (SQL) e não relacionais (NoSQL).Streaming: Kafka, Event Hub, Kinesis, Pub/Sub.Modern Data Warehouses: Snowflake, BigQuery, Synapse, Redshift.Serverless/Integrações: Azure Functions, AWS Lambda, Google Cloud Functions.Habilidades:Modelagem de dados dimensional.Melhoria de performance de queries e bases de dados.Organização e manutenção de Data Lakes.Comunicação eficaz com equipes multidisciplinares.Idiomas: inglês e espanhol (desejável)./nCriar e manter pipelines de dados para atender perguntas de negócio, alimentar dashboards em Power BI e modelos de Machine Learning.Desenvolver e orquestrar processos ETL/ELT a partir de diferentes fontes de dados utilizando ferramentas como Apache Airflow, Azure Data Factory, AWS Glue ou Google Cloud Composer.Criar e processar dados com Spark, em plataformas como Azure Databricks, Azure Synapse Analytics, AWS Glue, AWS EMR ou Google Cloud Dataproc.Manipular e administrar bases de dados relacionais e não relacionais, incluindo arquivos estruturados e não estruturados.Realizar modelagem dimensional de dados.Auxiliar na definição de boas práticas de código, governança e gestão de dados.Apoiar na definição de arquiteturas de dados.Executar tuning de consultas, queries e bases de dados para otimização de performance.Criar pipelines de dados em tempo real com ferramentas como Apache Kafka, Azure Event Hub, AWS Kinesis ou Google Cloud Pub/Sub.Construir e manter modelos de dados em Modern Data Warehouses (Snowflake, Google Big Query, Azure Synapse Analytics ou AWS Redshift).Estruturar, organizar e manter Data Lakes.Desenvolver soluções de ingestão de dados via APIs REST com tecnologias serverless como Azure Functions, AWS Lambda ou Google Cloud Functions.Colaborar ativamente com os times de desenvolvimento de Machine Learning e dashboards.