STAFF DATA ENGINEER

Somos uma empresa 100% digital, com tecnologia desenvolvida localmente e líder no mercado de compra e venda online. Nos tornamos a marca que melhor representa a economia circular no país.

Hoje temos escritórios no Rio de Janeiro e em São Paulo. Nosso modelo de trabalho é flexível e majoritariamente remoto, mas encontros presenciais poderão ocorrer de forma intencional, considerando a dinâmica e necessidade de cada time. Isso garante autonomia e liberdade para que nossas pessoas definam suas rotinas com disciplina e protagonismo, sempre alinhadas aos objetivos, prioridades e ao propósito da empresa.

Construir um ambiente diverso, inclusivo e comprometido com a equidade faz parte do nosso DNA. Entendemos que diversidade, equidade e inclusão são essenciais para criarmos um ambiente seguro com entregas inovadoras e eficientes para nossas pessoas e sociedade.

Responsibilities

Se você quer fazer parte deste desafio, essa é a sua chance! Nessa posição de Staff Data Engineer, você irá somar ao time de Data Platform Engineer, que tem como objetivo prover uma plataforma de dados confiável que permita a ingestão, transformação, exploração e governança de dados de forma simples e escalável para todo o Grupo OLX, visando proporcionar autonomia e confiabilidade no uso de dados para tomada de decisão e entrega de valor ao negócio.

No dia a dia você vai:

• Manter uma plataforma que possibilite a todos do Grupo armazenarem seus dados, transformarem e disponibilizá-los para consumo, entregando dados relevantes para outras equipes e/ou para o usuário final;
• Trabalhar sistemas altamente escaláveis, distribuídos, com alta disponibilidade, tolerante a falhas, com foco em processamento rápido e massivo;
• Utilizar tecnologias atuais e Open Source;
• Manter e desenvolver uma plataforma dados moderna.

Requirements

E o que você precisa ter?

• Sólido conhecimento em fundamentos e boas práticas de engenharia de software;
• Domínio em Python e PySpark;
• SQL avançado e experiência com motores de consulta distribuídos (Athena, Trino, Spark);
• Experiência prática com arquiteturas de processamento de dados em tempo real (Streaming);
• Frameworks de Big Data: Conhecimento prático em Spark, Apache Iceberg e Trino;
• Conhecimento em ambiente Linux;
• Domínio em AWS: Experiência robusta focada em sustentação e evolução de plataforma de dados;
• Segurança e Governança: Vivência com AWS IAM e AWS Lake Formation;
• Infraestrutura como Código & CI/CD: Conhecimento em Terraform e automação com GitHub Actions (CI/CD);
• Orquestração: Airflow / MWAA (Amazon Managed Workflows for Apache Airflow);
• Processamento e Catálogo: AWS Glue (Jobs, Metastore e Data Quality) e EMR.