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
📜 Description
- Estruturar e evoluir a arquitetura de data warehouse, data lake e lakehouse da empresa;
- Criar e otimizar fluxos de ETL/ELT para ingestão e transformação de dados;
- Desenvolver e manter pipelines de dados robustos e escaláveis;
- Realizar a modelagem de bancos de dados seguindo padrões de projetos e modelagem dimensional (Kimball).
- Configurar e manter a infraestrutura de dados em ambiente AWS;
- Sustentar e aprimorar a infraestrutura já existente;
🛠️ Requirements
- Formação superior completa ou em andamento em Ciência da Computação, Engenharia da Computação, Matemática ou Engenharias.
- Experiência sólida em SQL e programação (preferencialmente Python);
- Experiência com PostgreSQL;
- Conhecimento em infraestrutura AWS;
- Domínio de ferramentas de orquestração de dados: Prefect e dbt.
Full job description
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Essa posição é para atuar na área de Engenharia de Dados, com foco na construção, evolução e sustentação da arquitetura de dados da empresa. A atuação envolve o desenvolvimento de soluções robustas e escaláveis, incluindo data warehouse, data lake e lakehouse, garantindo a ingestão, transformação e disponibilização dos dados para apoiar a tomada de decisão estratégica. A pessoa será responsável por estruturar e otimizar pipelines de dados, realizar modelagem de bancos de dados seguindo boas práticas e padrões consolidados. Demais, né? 😍
Responsibilities
Engenharia e Arquitetura de Dados:
- Estruturar e evoluir a arquitetura de data warehouse, data lake e lakehouse da empresa;
- Criar e otimizar fluxos de ETL/ELT para ingestão e transformação de dados;
- Desenvolver e manter pipelines de dados robustos e escaláveis;
- Realizar a modelagem de bancos de dados seguindo padrões de projetos e modelagem dimensional (Kimball).
Infraestrutura e Sustentação:
- Configurar e manter a infraestrutura de dados em ambiente AWS;
- Sustentar e aprimorar a infraestrutura já existente;
- Orquestrar fluxos de dados utilizando DBT e Prefect;
- Trabalhar com plataformas de data warehouse como Postgres, Redshift, Snowflake;
- Garantir a disponibilidade, performance e confiabilidade dos sistemas de dados.
Governança e Boas Práticas:
- Estabelecer e garantir a governança de dados na empresa;
- Implementar boas práticas de engenharia de dados e qualidade de dados;
- Dar sustentação aos times de governança e backoffice.
Colaboração e Suporte ao Negócio:
- Trabalhar em conjunto com áreas de marketing, vendas, tecnologia e outras áreas de negócio;
- Desenvolver automações, dashboards e métricas que atendam às necessidades das áreas;
- Traduzir regras de negócio em soluções técnicas de dados.
Requirements
- Formação superior completa ou em andamento em Ciência da Computação, Engenharia da Computação, Matemática ou Engenharias.
Conhecimentos Técnicos Obrigatórios:
- Experiência sólida em SQL e programação (preferencialmente Python);
- Experiência com PostgreSQL;
- Conhecimento em infraestrutura AWS;
- Domínio de ferramentas de orquestração de dados: Prefect e dbt.
Conhecimentos Técnicos que são diferenciais:
- Conhecimento em plataformas de data warehouse: Snowflake ou Redshift;
- Conhecimento de padrões de projetos e modelagem dimensional (Kimball) e/ou modelagem de banco de dados;
- Conhecimento em arquiteturas de dados e modelagem de estruturas de Data Warehouse, Data Lake e Lakehouse;
- Conhecimento em arquitetura de soluções de dados.
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