A Leega é uma empresa focada no atendimento eficiente e inovador em seus clientes. Isso não poderia ser diferente com o nosso principal combustível: as pessoas! Nossa cultura é inspiradora e nossos valores estão presentes no dia a dia: ética e transparência, excelência de qualidade, trabalho em equipe, responsabilidade econômica, social e ambiental, relações humanas e credibilidade.Buscamos profissionais inovadores que sejam movidos por desafios e focados em resultados.Se você busca uma empresa dinâmica e parceira e que investe em seus colaboradores através de capacitação constante, a Leega é o lugar para você!>> A LEEGA É PARA TODOS, ficaremos muito felizes em ter você em nosso time. Venha fazer parte da nossa história e da construção do nosso futuro. Cadastre-se agora mesmo em nossas vagas!Responsabilidades e atribuições Buscamos um engenheiro de dados sênior, com perfil mão na massa, para atuar na construção de um hub de dados centralizado no Google Cloud para uma grande indústria do setor de materiais de construção. O projeto reúne frentes de negócio como fiscal, financeiro, qualidade e vendas sobre uma mesma fundação de dados. Você fará parte de uma squad multidisciplinar, ao lado de arquitetura e ciência de dados, e será responsável por transformar dados de sistemas corporativos e planilhas em camadas confiáveis, prontas para análises, modelos de IA e painéis. Principais responsabilidades Construir e manter pipelines de ingestão de dados a partir de ERPs, sistemas de qualidade e produção, portais, planilhas e fontes externas. Orquestrar extração, agendamento e tratamento de falhas dos pipelines com Apache Airflow, seguindo um padrão único entre as frentes. Implementar a arquitetura em camadas Medalhão (Bronze, Silver e Gold), com dado bruto no Cloud Storage e modelagem no BigQuery. Modelar entidades de negócio e cadastros compartilhados (como cliente, produto e terceiros) e apoiar a camada semântica que alimenta os painéis. Reconciliar os dados do hub com os sistemas de origem, garantindo qualidade e consistência. Preparar e disponibilizar entidades Gold para os modelos de IA e machine learning desenvolvidos pelo time. Versionar código e conduzir deploys entre os ambientes de desenvolvimento, homologação e produção. Monitorar a execução dos pipelines e corrigir falhas, buscando uma operação sem intervenção manual. Documentar pipelines, modelos de dados e decisões técnicas, e apoiar a capacitação do time do cliente na entrega final. Participar das revisões semanais e validar entregas com as áreas de negócio.
