AirFlow Developer | Python | Data Engineering

Quem somos:

A Smarthis é referência em transformação digital na América Latina, com atuação em mais de 25 países e um time de 200+ especialistas apaixonados por inovação.

Nossa expertise está em soluções integradas de ponta a ponta, combinando:

• Inteligência Artificial
• Agentes Inteligentes (Agentic AI)
• Data & Analytics
• Automação e Orquestração de Processos

Trabalhamos lado a lado com os maiores fornecedores globais de tecnologia, alinhando soluções avançadas às estratégias de negócio de nossos clientes. Nosso compromisso é impulsionar resultados concretos em diversos setores, sempre promovendo um ambiente ágil, colaborativo e voltado à inovação contínua.

Nossos diferenciais:

• UiPath Diamond Partner – Somos a única empresa da América Latina a alcançar o mais alto nível de parceria global com a UiPath, o que reforça nossa excelência técnica e compromisso com qualidade.
• Abordagem Glocal – Entregamos soluções tecnológicas globais, ajustadas às realidades locais. Consideramos as particularidades culturais e mercadológicas de cada região para garantir relevância e eficiência.

Onde Estamos:

Temos escritórios no Rio de Janeiro, São Paulo, Miami, Buenos Aires, Madrid e Perth. Mas, para além da localização física, nossa cultura é pensada para integrar pessoas de qualquer lugar. Seja presencial ou remoto, promovemos conexões reais e construímos um ambiente de trabalho colaborativo, com momentos de troca, diversão e desenvolvimento, como happy hours, noites de jogos e rodas de conversa.

Responsibilities

Seu trabalho será

• Desenvolver, manter e evoluir pipelines de dados utilizando Apache Airflow;
• Criar e manter DAGs, garantindo organização, confiabilidade e eficiência dos fluxos;
• Desenvolver soluções em Python para automação, processamento e integração de dados;
• Construir e otimizar processos de ETL/ELT;
• Integrar diferentes fontes de dados, APIs, bancos de dados e serviços;
• Monitorar a execução dos pipelines, identificando e solucionando falhas e gargalos;
• Implementar boas práticas de tratamento de erros, logs, retries, alertas e observabilidade;
• Atuar na análise e melhoria de performance e confiabilidade dos pipelines;
• Trabalhar em conjunto com profissionais de Engenharia de Dados, Analytics e outras áreas de Tecnologia;
• Participar das discussões técnicas, propondo melhorias e contribuindo para a evolução das soluções.

Requirements

O que você precisa ter

• Experiência profissional com Apache Airflow, incluindo desenvolvimento e manutenção de DAGs;
• Experiência sólida com Python;
• Conhecimento em SQL e bancos de dados relacionais;
• Experiência com construção e manutenção de pipelines de dados e processos ETL/ELT;
• Conhecimento de integração com APIs e diferentes fontes de dados;
• Conhecimento de boas práticas de desenvolvimento, versionamento de código e Git;
• Capacidade de investigar problemas, realizar troubleshooting e atuar na resolução de incidentes;
• Boa comunicação e facilidade para trabalhar em equipe;
• Inglês técnico para leitura e compreensão de documentações.

Excelente se tiver

• Experiência com Docker e Kubernetes;
• Vivência em ambientes Cloud;
• Conhecimento de ferramentas e práticas de CI/CD;
• Experiência com ferramentas de monitoramento e observabilidade;
• Conhecimento em processamento distribuído e plataformas de dados;
• Experiência com arquitetura e boas práticas de Data Engineering;
• Certificações ou cursos relacionados a Cloud, Dados ou Engenharia de Software.