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.

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.

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.