Build and optimize ETL/ELT pipelines, data models, and cloud-based data platforms that support analytics and reporting, using Python, SQL, Spark, Databricks, Snowflake, and AWS.
Engenheiro de Dados GCP (Analytics) Pleno
📜 Description
- Desenvolver e manter pipelines de dados (ETL/ELT) escaláveis e eficientes;
- Atuar com ingestão, transformação e disponibilização de dados em ambientes GCP;
- Construir soluções utilizando Databricks (Spark/PySpark);
- Projetar e evoluir arquiteturas de dados (Data Lake, Data Warehouse, Lakehouse);
- Integrar diferentes fontes de dados (APIs, bancos de dados, streaming);
- Garantir qualidade, governança e confiabilidade dos dados;
🛠️ Requirements
- Experiência mínima de 4 anos como Engenheiro(a) de Dados
- Experiência prática com Google Cloud Platform (BigQuery, Cloud Storage, Dataflow ou similares)
- Experiência com Databricks e processamento distribuído com Spark
- Domínio de Python e SQL
- Experiência com modelagem de dados (relacional e dimensional)
- Vivência com orquestração de pipelines (Airflow ou similares)
- Conhecimento em versionamento de código (Git)
Full job description
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Responsibilities
Sobre a vaga
Estamos em busca de um(a) Engenheiro(a) de Dados Pleno com experiência sólida em ambientes cloud, especialmente Google Cloud Platform (GCP). Este profissional será responsável por construir e manter pipelines de dados escaláveis, garantindo qualidade, performance e governança das informações que suportam decisões estratégicas da empresa.
Responsabilidades
- Desenvolver e manter pipelines de dados (ETL/ELT) escaláveis e eficientes;
- Atuar com ingestão, transformação e disponibilização de dados em ambientes GCP;
- Construir soluções utilizando Databricks (Spark/PySpark);
- Projetar e evoluir arquiteturas de dados (Data Lake, Data Warehouse, Lakehouse);
- Integrar diferentes fontes de dados (APIs, bancos de dados, streaming);
- Garantir qualidade, governança e confiabilidade dos dados;
- Monitorar performance e otimizar custos em cloud;
- Colaborar com áreas de BI, Analytics e Data Science.
Requirements
Requisitos obrigatórios
- Experiência mínima de 4 anos como Engenheiro(a) de Dados
- Experiência prática com Google Cloud Platform (BigQuery, Cloud Storage, Dataflow ou similares)
- Experiência com Databricks e processamento distribuído com Spark
- Domínio de Python e SQL
- Experiência com modelagem de dados (relacional e dimensional)
- Vivência com orquestração de pipelines (Airflow ou similares)
- Conhecimento em versionamento de código (Git)
Requisitos desejáveis
- Experiência com Delta Lake
- Conhecimento em infraestrutura como código (Terraform)
- Experiência com Docker
- Conhecimento em streaming de dados (Kafka, Pub/Sub)
- Certificações em GCP ou Databricks
Diferenciais
- Experiência com arquitetura Lakehouse
- Conhecimento em ferramentas de BI (Power BI, Looker, Tableau)
- Familiaridade com governança de dados e LGPD
- Inglês intermediário ou avançado
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