Objective

Role Description Buscamos um(a) Engenheiro(a) de Dados, em níveis de carreira Sênior, que queiram trabalhar conosco em um ambiente descontraído e dinâmico, com aprendizado contínuo no desenvolvimento de grandes projetos, junto a grandes clientes nacionais e internacionais. Temos escritórios em São Paulo e Chicago (EUA). - Atuar na evolução e sustentação da plataforma de dados, garantindo estabilidade e confiabilidade do ambiente. - Identificar e implementar melhorias de performance e otimização de custos (FinOps) em pipelines e workloads de dados. - Atuar na melhoria da observabilidade e monitoramento do ambiente de dados. - Implementar e evoluir práticas de DataOps, incluindo automação, padronização e confiabilidade dos pipelines e processos de dados. - Criar validações, testes automatizados e tratamentos de erro para assegurar qualidade, integridade e consistência dos dados. - Diagnosticar e resolver problemas relacionados a performance, custo e confiabilidade de pipelines e serviços de dados. - Garantir escalabilidade, resiliência, segurança e alta performance da plataforma de dados. - Documentar lógica de negócio, regras de transformação e fluxos de dados. Qualifications - Experiência e conhecimento em BigQuery e DBT. - Experiência comprovada como Engenheiro(a) de Dados em ambientes de grande escala. - Domínio avançado de SQL (DDL, DML, otimização e estruturas complexas). - Maestria em Python para manipulação de dados e desenvolvimento de soluções de engenharia. - Experiência com ferramentas de orquestração, especialmente Apache Airflow. - Conhecimento sólido em arquitetura de dados e plataformas AWS ou GCP. - Vivência com Git e práticas de CI/CD aplicadas a projetos de dados. - Capacidade de projetar e implementar soluções de observabilidade e resiliência de dados. - Experiência com análise de performance e otimização de workloads de dados. - Experiência com identificação e redução de custos em ambientes de dados (FinOps). Requirements - Inglês intermediário/avançado. - Experiência com outras ferramentas de orquestração ou workflow. - Certificações em cloud (AWS, GCP ou Azure). - Conhecimento em DataOps e práticas avançadas de monitoramento de dados. - Experiência com processamento distribuído (Spark, Databricks, Hadoop). - Experiência com ferramentas de observabilidade ou governança de dados. - Experiência com infraestrutura como código (Terraform ou similares). - Experiência com otimização de custos em ambientes de dados (FinOps). Benefits - Inscrição - Fit cultural - Entrevista técnica - Entrevista com o cliente - Contratação