Engenheiro de dados especialista

Somos a Framework Evoluímos grandes marcas em todo o mundo com transformação digital e crescemos continuamente através de agilidade, design e tecnologia.

Fazer parte do nosso time é saber que a sua jornada será de desafios reais, de crescimento contínuo e de contato diário com referências em tecnologia. Vem com a gente

Todas as nossas vagas são abertas para PCDs

Benefícios? É claro que temos

Vale alimentação e refeição no cartão Sólides Benefícios com mais de R$ 1.200,00 mensais
Auxílio home office no valor de R$ 150,00 mensais
Você decide entre vale-transporte ou vale-combustível, no caso de vagas híbridas e presenciais
Plano de saúde e auxílio odontológico de alta qualidade
❤️ Seguro de vida que cobre doenças ocupacionais
Participação nos lucros
Total Pass para se manter saudável
Trib Pass para trocar moedas digitais por hospedagens e passagens aéreas com cobertura mundial
Licença maternidade estendida: 180 dias
Licença paternidade estendida: 30 dias
Desconto em consultas nutricionais
Desconto em terapia online
️ Clube de benefícios para quem gosta de comprar com descontos
Knowledge transfer através do Frame KT
Bonificação por indicação de novos colaboradores

E não paramos por aí

Horário flexível
No dress code
Nas pausas presenciais, fique à vontade para comer pães, bolos e frutas
Ambiente leve, flexível e cultura colaborativa.

E qual será a sua missão na Framework?

Você será uma referência técnica em uma squad de dados alocada em um cliente de grande porte, com ambiente corporativo altamente governado. Sua missão será construir, evoluir e sustentar plataformas e pipelines de dados em AWS e GCP, garantindo estabilidade, escalabilidade, qualidade, segurança e governança.

Esperamos uma pessoa especialista que lidere pelo exemplo, mantendo participação ativa na execução técnica, no desenho de soluções, na implementação, nas revisões de código e na resolução de impedimentos, contribuindo para a evolução do time e para a entrega de soluções robustas dentro dos padrões e processos do cliente.

• Projetar, desenvolver, evoluir e sustentar pipelines e soluções de dados em larga escala, assegurando qualidade, confiabilidade e eficiência operacional.
• Definir e implementar soluções utilizando conceitos de Data Lake, Data Warehouse, Lakehouse e Data Mesh, considerando escalabilidade, desempenho, governança e custos.
• Construir pipelines e transformações com SQL, Python, dbt e Spark, aplicando boas práticas de engenharia de software.
• Desenvolver soluções de dados em AWS e contribuir para arquiteturas cloud eficientes, considerando desempenho, segurança e otimização de custos.
• Estruturar fluxos de processamento e integrar dados provenientes de diferentes fontes, incluindo sistemas corporativos, APIs, arquivos e soluções de streaming.
• Garantir a aplicação de práticas de governança, controle de acesso, compliance e proteção de dados em um ambiente corporativo crítico.
• Estabelecer boas práticas de testes, CI/CD, versionamento, code review e monitoramento para garantir a confiabilidade das soluções em produção.
• Atuar diretamente na implementação das soluções, revisar código, defender decisões arquiteturais, resolver desafios complexos e apoiar o desenvolvimento técnico do time.
• Traduzir necessidades de negócio em soluções técnicas e métricas quantitativas, contribuindo para o acompanhamento de KPIs e OKRs.

O que é preciso para fazer parte do time?

• Experiência sólida em Engenharia de Dados em larga escala, com histórico consistente de entregas práticas e atuação hands-on.
• Domínio avançado de SQL, incluindo modelagem de dados e otimização de queries complexas.
• Experiência com dbt na construção, manutenção e evolução de modelos de dados em produção.
• Domínio de Python para desenvolvimento de pipelines, integrações e automações.
• Experiência com serviços AWS voltados para dados, especialmente EMR, Glue, Lambda, S3, Lake Formation e DataZone.
• Conhecimento de arquitetura cloud aplicada a dados, incluindo boas práticas de FinOps e otimização de custos.
• Conhecimento de arquitetura e modelagem analítica, abrangendo Data Lake, Data Warehouse, Lakehouse e Data Mesh.
• Experiência com processamento distribuído utilizando Apache Spark.
• Experiência com orquestração de pipelines por meio de ferramentas como Airflow, Step Functions ou Prefect.
• Experiência na integração de múltiplas fontes de dados, incluindo sistemas, APIs, arquivos e streaming com Kafka ou Kinesis.
• Conhecimento sólido de governança de dados, segurança e compliance em ambientes corporativos críticos.
• Domínio de boas práticas