Sobre a oportunidade
A primeira coisa que você precisa saber é que aqui você não vai cair na rotina. A Radix desenvolve soluções para empresas de diferentes setores e indústrias. Cada projeto tem suas tecnologias, soluções e prazos e você terá oportunidade de atuar e experimentar diferentes desafios. Além da nossa atuação pelo Brasil, com escritório no Rio de janeiro, São Paulo e Belo Horizonte, temos também filiais nos Estados Unidos, fazendo com que a Radix se consolide cada vez mais como uma empresa global. Quer fazer parte dessa história e transformar ideias e sonhos em realidade? Como Profissional de Engenharia de Dados você vai: Desenvolver, manter e evoluir pipelines de dados para ingestão, transformação, modelagem e contextualização de dados de diferentes fontes. Atuar na organização e estruturação de dados em plataformas de dados industriais, garantindo qualidade, consistência e governança. Implementar processos de ETL/ELT, aplicando boas práticas de engenharia de dados e versionamento de código. Trabalhar em conjunto com times multidisciplinares (engenharia, ciência de dados, produto e negócio) para traduzir requisitos em soluções técnicas. Apoiar iniciativas de análise, visualização e uso avançado dos dados, garantindo que os dados estejam prontos para consumo. Atuar na integração de dados de múltiplas fontes, observando políticas de governança e boas práticas de modelagem. Participar ativamente do ciclo de vida dos projetos, interagindo com times de ciência de dados, infraestrutura, segurança e governança. Contribuir para a melhoria contínua da equipe, orientando pares, otimizando códigos e promovendo padrões técnicos. Definir arquiteturas de dados alinhadas às necessidades do negócio, com foco em desempenho e otimização de custos. Para essa vaga, você deve ter: Inglês avançado para conversação. Domínio técnico sobre ferramentas e metodologias de engenharia de dados, sendo capaz de preparar dados para análises preditivas e prescritivas. Conhecimento de lógica de programação, o básico de linguagem para ETL como por exemplo SQL e Python; Conhecimento sobre os diversos tipos de dados (estruturados e não estruturados) em suas diversas tecnologias (parquet, avro, bd relacional, bd a documento, etc). Conhecimento em algoritmos e estrutura de dados. Conhecimento de plataforma de dados, como por exemplo databricks, snowflake, cognite, tableau, google bigquery ou afins. Domínio das principais tecnologias utilizadas na engenharia de dados tais como Hadoop, Spark, bancos colunares ou afins. Intuição sobre o funcionamento interno dos métodos estatísticos dos algoritmos. Conhecimento sobre sistemas distribuídos e suas tecnologias existentes correlatas. É um diferencial se você tiver: Graduação em áreas como Ciência da Computação, Engenharia, Estatística, Matemática, Física, Economia ou áreas correlatas. Mestrado ou Doutorado em Ciência de Dados, IA ou disciplinas que exijam alta capacidade analítica. Experiência ou conhecimento em plataformas de dados industriais, como o Cognite Data Fusion (CDF). Vivência com dados industriais ou operacionais (OT, IoT, sensores, séries temporais). Conhecimento em ferramentas de orquestração de pipelines (como Airflow ou similares). Experiência com contextualização de dados e integração entre dados técnicos e de negócio. Participação em projetos de plataformas de dados, data lakes ou data hubs.