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Engenheiro de Dados Pleno GCP/DBT

📅 Sep 9
DBTGoogle Cloud PlatformBigqueryCloud Storage
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📜 Description

  • Avaliar a arquitetura e os requisitos do DW.
  • Mapear os dados, transformações e processos os serviços GCP (Cloud Storage, BigQuery, Dataproc).
  • Definir a estratégia de migração de dados (full load, incremental, CDC).
  • Elaborar um plano de arquitetura de dados no GCP.

🛠️ Requirements

  • Conhecimento comprovado em DBT no mínimo de 3 anos;
  • models (staging, intermediate, marts)
  • ref() e source()
  • macros (Jinja)
  • seeds e snapshots
  • tests (not null, unique, custom)
  • Staging → Transform → Mart (Data Warehouse
  • BigQuery: Profundo conhecimento em modelagem de dados, otimização de consultas, particionamento, clustering, carga de dados (streaming e batch), segurança e governança de dados.
  • Cloud Storage: Experiência em gerenciamento de buckets, classes de armazenamento, políticas de ciclo de vida, controle de acesso (IAM) e segurança de dados.
  • Dataproc: Habilidade em provisionamento, configuração e gerenciamento de clusters Spark/Hadoop, otimização de jobs, e integração com outros serviços GCP.
Full job description

A Leega é uma empresa focada no atendimento eficiente e inovador em seus clientes.

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Responsibilities

Análise e Planejamento de Cargas/Pipelines:

  • Avaliar a arquitetura e os requisitos do DW.

Mapear os dados, transformações e processos os serviços GCP (Cloud Storage, BigQuery, Dataproc).

  • Definir a estratégia de migração de dados (full load, incremental, CDC).
  • Elaborar um plano de arquitetura de dados no GCP.

Design e Modelagem de Dados no GCP:

  • Projetar esquemas de tabelas no BigQuery, considerando performance, custo e escalabilidade.
  • Definir estratégias de particionamento e clustering para BigQuery.
  • Modelar as zonas de dados no Cloud Storage (Bronze, Silver e Gold).

Desenvolvimento de Pipelines de ELT/ETL:

  • Criar rotinas de transformação de dados usando Dataproc (Spark) ou Dataflow para carregar dados para o BigQuery.
  • Traduzir a lógica de negócios e as transformações existentes no GCP.
  • Implementar mecanismos de validação e qualidade de dados.

Otimização de Performance e Custo:

  • Otimizar consultas no BigQuery para reduzir custos e melhorar o desempenho.
  • Ajustar e otimizar jobs Spark no Dataproc.
  • Monitorar e otimizar o uso de recursos GCP para controlar custos.

Segurança e Governança de Dados:

  • Implementar e garantir a segurança dos dados em trânsito e em repouso.
  • Definir e aplicar políticas de IAM para controlar o acesso aos dados e recursos.
  • Garantir a conformidade com as políticas de governança de dados.

Monitoramento e Suporte:

  • Solucionar problemas de desempenho e funcionalidade dos pipelines de dados e recursos GCP.

Documentação:

  • Documentar a arquitetura, os pipelines de dados, os modelos de dados e os procedimentos operacionais.

Comunicação:

  • Comunicar-se de forma eficaz com membros da equipe, stakeholders e outras áreas da empresa.
  • Garantir a comunicação clara entre as definições de arquitetura e componentes de software, evolução e a qualidade dos desenvolvimentos da equipe;

Jira / Metodologias Ágeis:

  • Conhecer as metodologias ágeis, seus ritos e proficiência com a ferramenta Jira.

Requirements

  • Conhecimento comprovado em DBT no mínimo de 3 anos;
  • Domínio de:
  • models (staging, intermediate, marts)
  • ref() e source()
  • macros (Jinja)
  • seeds e snapshots
  • tests (not null, unique, custom)
  • Organização em camadas:
  • Staging → Transform → Mart (Data Warehouse
  • Google Cloud Platform (GCP):
  • BigQuery: Profundo conhecimento em modelagem de dados, otimização de consultas, particionamento, clustering, carga de dados (streaming e batch), segurança e governança de dados.
  • Cloud Storage: Experiência em gerenciamento de buckets, classes de armazenamento, políticas de ciclo de vida, controle de acesso (IAM) e segurança de dados.
  • Dataproc: Habilidade em provisionamento, configuração e gerenciamento de clusters Spark/Hadoop, otimização de jobs, e integração com outros serviços GCP.
  • Dataflow/Composer/DBT: Conhecimento em ferramentas de orquestração e processamento de dados para pipelines ELT/ETL.
  • Cloud IAM (Identity and Access Management): Implementação de políticas de segurança e controle de acesso granular.
  • VPC, Networking e Security: Entendimento de redes, sub-redes, regras de firewall e melhores práticas de segurança na nuvem.
  • Linguagens de Programação:
  • Python e PySpark: Essencial para scripts de automação, desenvolvimento de pipelines de dados e integração com APIs GCP.
  • SQL (avançado): Para BigQuery, DBT e transformações de dados.
  • Shell Scripting: Para automação de tarefas.
  • Controle de Versão:
  • Git/GitHub/Bitbucket.

  • Trabalho 100% remoto
  • Tempo de Projeto: Até Dez/2026, podendo ser prorrogado;

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