A Leega é uma empresa focada no atendimento eficiente e inovador em seus clientes.
Isso não poderia ser diferente com o nosso principal combustível: as pessoas!
Nossa cultura é inspiradora e nossos valores estão presentes no dia a dia: ética e transparência, excelência de qualidade, trabalho em equipe, responsabilidade econômica, social e ambiental, relações humanas e credibilidade.
Buscamos profissionais inovadores que sejam movidos por desafios e focados em resultados.
Se você busca uma empresa dinâmica e parceira e que investe em seus colaboradores através de capacitação constante, a Leega é o lugar para você!
>> A LEEGA É PARA TODOS, ficaremos muito felizes em ter você em nosso time. Venha fazer parte da nossa história e da construção do nosso futuro.
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Arquitetura e engenharia de dados
- Projetar, implementar e evoluir pipelines de dados escaláveis em ambiente GCP.
- Desenvolver processos de ingestão, transformação e disponibilização de dados utilizando arquiteturas de ambiente GCP.
- Definir padrões técnicos, boas práticas e frameworks reutilizáveis para engenharia de dados.
- Garantir performance, confiabilidade, observabilidade e escalabilidade das soluções.
- Desenvolver e manter modelos de dados analíticos.
- Automatizar processos de integração e transformação de dados.
- Garantir SLAs e disponibilidade das soluções.
- Identificar oportunidades de otimização de custos em GCP.
- Apoiar processos de migração e modernização de plataformas de dados.
Plataformas e tecnologias
- Atuar na construção e otimização de soluções utilizando BigQuery, Dataform, Cloud Storage, Pub/Sub, Cloud Composer / Airflow, Dataflow, Cloud Functions, Cloud Run, Looker ou ferramentas de BI integradas.
Governança e qualidade
- Implementar processos de Data Quality, Data Governance e Data Observability.
- Garantir conformidade com requisitos de segurança, LGPD e políticas corporativas.
- Definir estratégias de monitoramento, auditoria e rastreabilidade dos dados.
Liderança técnica
- Ser responsável por iniciativas estratégicas, táticas e operacionais de engenharia de dados.
- Apoiar e orientar engenheiros de dados plenos e juniores.
- Participar de definições arquiteturais e revisões técnicas.
- Conduzir análises de impacto técnico e arquitetural.
- Promover boas práticas de desenvolvimento, versionamento, documentação e testes.
- Participar de definições de roadmap técnico e inovação.
Relacionamento com negócio
- Traduzir demandas de negócio em soluções técnicas escaláveis.
- Atuar junto a Analytics, BI, Produtos e demais áreas para priorização e entrega de valor.
- Apoiar a evolução da estratégia de dados da organização.
Formação
- Graduação em Ciência da Computação, Engenharia, Sistemas de Informação ou áreas correlatas.
Requisitos obrigatórios
- Nível Sênior, com pelo menos 5 anos de experiência direta em Engenharia de Dados na Google Cloud Platform (GCP): BigQuery, Dataform, Cloud Storage, Pub/Sub, Dataflow, Cloud Composer (Airflow), IAM, Cloud Monitoring e Cloud Logging.
- Pelo menos 3 anos de experiência com Databricks.
- ETL / ELT.
- SQL avançado.
- Python avançado.
- Conhecimentos em Shell Script.
- Data Warehousing.
- Modelagem dimensional.
- Data Lakes e Lakehouse.
- Versionamento com Git.
- CI/CD.
- Testes de dados e validação automatizada.
Diferenciais
- Terraform.
- Docker.
- Kubernetes.
- Dataplex.
- Looker.
- Processos de MLOps.
- Arquiteturas orientadas a eventos.
Competências comportamentais
- Visão estratégica.
- Comunicação eficaz.
- Capacidade analítica.
- Proatividade.
- Resolução de problemas complexos.
- Orientação a resultados.
- Colaboração entre áreas.
Informações adicionais
- Modelo de atuação: 100% Home Office.
- Tipo de contratação: CLT.
Projeta e mantém pipelines e plataformas analíticas na Google Cloud, transformando dados brutos em bases confiáveis e escaláveis, com foco em qualidade, governança, desempenho e apoio às equipes de negócio e análise.
Architect, build, and operate scalable data infrastructure for research and trading, integrating market data, news, and other sources while ensuring data quality, performance, security, and cost efficiency.
Own the end-to-end data platform, designing multi-source ingestion, event-driven processing, and orchestrated workflows that deliver reliable, current data for downstream products.
Projeta, implementa e mantém pipelines de dados escaláveis na AWS, garantindo qualidade, integridade e segurança, otimizando processos de ETL e colaborando com equipes de dados, engenharia e negócios.
Own the end-to-end Microsoft Fabric medallion data architecture for a risk analysis platform, building Delta pipelines, feature engineering, Gold risk tables, and Direct Lake models while optimizing performance and reliability.
