Engenheiro(a) de Dados responsável por desenvolver e manter pipelines escaláveis e seguros, integrar fontes de dados e traduzir necessidades de negócio em soluções de dados no ecossistema AWS.
Pessoa Engenheiro de dados - Martech
📜 Description
- Projetar, desenvolver e manter pipelines ETL/ELT eficientes e escaláveis.
- Integrar dados estruturados e não estruturados de fontes internas e externas.
- Garantir qualidade, governança e segurança dos dados.
- Implementar soluções em cloud e otimizar sistemas de dados e processos de ingestão.
- Colaborar com equipes de produto, ciência de dados e engenharia de software.
- Contribuir para a arquitetura de dados e iniciativas de produtos digitais e personalização.
🛠️ Requirements
- Ensino superior completo; todos os cursos são bem-vindos.
- Experiência sólida em engenharia de dados em ambientes digitais.
- Domínio de Python, SQL e ferramentas de orquestração, como Airflow.
- Experiência com cloud, como AWS ou GCP, e ferramentas de streaming, como Kafka ou Spark Streaming.
- Conhecimento de modelagem de dados, data lakes, data warehouses, arquitetura orientada a eventos e modelagem para AI.
- Familiaridade com Git e CI/CD; experiência em ambientes ágeis e squads multidisciplinares.
- Boa comunicação, colaboração e capacidade de transformar dados em insights acionáveis.
- Diferenciais: Power BI ou Looker, certificações em cloud ou engenharia de dados, Salesforce CDP/Datacloud, Google Analytics/Firebase e ferramentas de marketing ou personalização.
Full job description
Estamos em busca de um(a) Engenheiro(a) de Dados para atuar em projetos digitais, com foco em marketing, produtos e experiência do cliente. Este profissional será responsável por construir pipelines de dados robustos, integrar fontes diversas e garantir a qualidade e disponibilidade dos dados para análises estratégicas.
Responsibilities
Principais responsabilidades
- Projetar, desenvolver e manter pipelines de dados eficientes e escaláveis (ETL/ELT)
- Integrar dados de múltiplas fontes (internas e externas), estruturadas e não estruturadas.
- Garantir a qualidade, governança e segurança dos dados.
- Trabalhar em colaboração com times de produto, ciência de dados e engenharia de software.
- Implementar soluções em cloud.
- Otimizar performance de sistemas de dados e processos de ingestão.
- Participar da definição de arquitetura de dados e melhores práticas.
- Apoiar iniciativas de dados para produtos digitais e personalização de experiências.
Requirements
Formação
Superior completo, porém todos os cursos são bem-vindos.
Requisitos
- Experiência sólida com engenharia de dados em ambientes digitais.
- Domínio de linguagens como Python, SQL e ferramentas de orquestração (ex: Airflow).
- Experiência com plataformas de cloud (AWS, GCP).
- Conhecimento em modelagem de dados, data lakes, data warehouses e arquitetura orientada a eventos.
- Conhecimentos em modelagem de dados para AI
- Familiaridade com ferramentas de versionamento (Git) e CI/CD.
- Experiência com ferramentas de streaming de dados (Kafka, Spark Streaming, etc.).
- Capacidade de traduzir dados em insights estratégicos e acionáveis.
- Experiência em ambientes ágeis e squads multidisciplinares.
- Boa comunicação e trabalho em equipe.
- É proativo em apoiar outras pessoas no seu processo de aprendizado oferecendo ideias, conhecimento, ferramentas e estimulando no processo de criação e inovação.
- Consegue potencializar seus pontos fortes, criando diferentes maneiras de aplicá-los dentro do time.
- Trabalha em equipes multidisciplinares estimulando o desenvolvimento dos envolvidos de forma transversal.
- Capacidade de estruturar e propor evoluções individuais e do time para a liderança com objetivos claros.
Diferenciais:
- Conhecimento em ferramentas de visualização (Power BI, Looker).
- Certificações em cloud ou engenharia de dados.
- Salesforce CDP/Datacloud
- Conhecimento dos dados para produtos digitais. (Google Anaytics / Firebase)
- Conhecimento de ferramentas de marketing ou personalização. (Marketing Cloud, Plataformas de Mídias e MMP)
HERE TO DARE
Similar jobs
Search more Data Engineer jobsConstrói e opera pipelines e modelos de dados confiáveis, seguros e observáveis, preparando dados estruturados e não estruturados para RAG, analytics, telemetria e mensuração de valor.
Design and maintain secure, scalable data pipelines, models and automation for DK, enabling trusted data for reporting, analytics and operational workflows while improving governance, reliability and service quality.
Designs and builds scalable backend and data systems, optimizing data workflows, schemas, and access patterns while developing analytics-driven products and GenAI/LLM capabilities.
Візьмеш ownership за аналітичну data-інфраструктуру JustDone: розвиватимеш production-пайплайни, моделювання та якість даних, оптимізуватимеш BigQuery й Airflow і долучатимешся до NLP-інфраструктури.
