Sobre a oportunidade
Graduação em Ciência da Computação, Engenharia de Software ou áreas correlatas; Inglês avançado (C2), com capacidade de comunicação em ambiente internacional Experiência no desenho, desenvolvimento e sustentação de pipelines de dados escaláveis; Conhecimento avançado de SQL e Python; Experiência com processos de ETL e ELT, ingestão, integração e transformação de dados; Vivência com serviços de dados da AWS, como Amazon S3, AWS Glue, Amazon Redshift, Amazon Athena e AWS Lambda; Conhecimento de modelagem de dados e arquiteturas de Data Warehouse e Data Lake; Experiência com processamento distribuído utilizando Apache Spark ou PySpark; Capacidade para desenvolver, monitorar, otimizar e solucionar problemas em pipelines de dados; Conhecimento de práticas de qualidade, segurança e governança de dados; Vivência em ambientes Agile e colaboração com equipes multidisciplinares e distribuídas; Capacidade analítica, autonomia, comunicação clara e atenção à qualidade das entregas.
Diferenciais
Experiência com Databricks ou Snowflake; Conhecimento de Apache Airflow ou ferramentas equivalentes de orquestração; Experiência com dbt; Vivência com Kafka ou outras tecnologias de mensageria e streaming; Conhecimento de Terraform e Infrastructure as Code; Experiência com Git, automação e pipelines de CI/CD; Vivência com práticas de DataOps; Participação em projetos de migração, modernização ou transformação de plataformas de dados Experiência em instituições financeiras, bancos, Wealth Management, Asset Management ou outros ambientes regulados; Certificações relacionadas a AWS, Azure, Databricks, Snowflake ou engenharia de dados. Principais responsabilidades: Desenhar, desenvolver, manter e otimizar pipelines de dados escaláveis e confiáveis. Construir processos de ingestão, integração e transformação de dados utilizando SQL, Python e tecnologias de processamento distribuído. Desenvolver e sustentar soluções de dados baseadas em AWS, utilizando serviços como Amazon S3, AWS Glue, Amazon Redshift, Amazon Athena e AWS Lambda. Apoiar a construção e a evolução de Data Lakes, Data Warehouses e plataformas modernas de dados. Implementar processos de ETL e ELT alinhados às necessidades técnicas e de negócio. Desenvolver soluções utilizando Apache Spark ou PySpark para processamento de grandes volumes de dados. Participar de discussões de arquitetura, contribuindo para a definição de soluções seguras, escaláveis e sustentáveis. Monitorar e otimizar a performance de pipelines, consultas, processos de transformação e workloads em cloud. nvestigar e solucionar problemas relacionados à ingestão, processamento, armazenamento e disponibilização de dados. Realizar análises de causa raiz e implementar ações corretivas para problemas recorrentes. Garantir a qualidade, integridade, segurança e governança dos dados ao longo dos processos de engenharia. Colaborar com arquitetos, engenheiros de software, analistas e stakeholders de negócio na definição e entrega das soluções. Apoiar projetos de migração para cloud, modernização de plataformas e evolução da arquitetura de dados. Tempo: indeterminado Local: hibrida ou remota Implementar práticas de automação, versionamento, CI/CD e DataOps. Garantir aderência aos padrões técnicos, controles internos e requisitos regulatórios aplicáveis. Criar e manter documentação técnica, fluxos de dados e procedimentos operacionais atualizados. Contribuir para iniciativas de padronização, compartilhamento de conhecimento e melhoria contínua.