• You design and own the architecture of our end-to-end data platform, including ingestion, transformation, and serving layers • You lead the development of robust data pipelines using Fivetran, Airbyte, and Python – setting engineering standards for the team • You drive data modeling excellence in Databricks using advanced SQL, dbt, and data quality frameworks like elementary • You define and enforce data quality standards, ensuring reliable data marts that power business-critical decisions • You act as technical lead, collaborating closely with the Product Owner and Business Insights team on complex data challenges • You own and evolve our cloud infrastructure on AWS, driving infrastructure-as-code with Terraform (IaC)

• Understanding the client’s business use cases and technical requirements and be able to convert them into technical design which elegantly meets the requirements • Mapping decisions with requirements and be able to translate the same to developers • Identifying different solutions and being able to narrow down the best option that meets the client’s requirements • Defining guidelines and benchmarks for NFR considerations during project implementation • Writing and reviewing design document explaining overall architecture, framework, and high-level design of the application for the developers • Reviewing architecture and design on various aspects like extensibility, scalability, security, design patterns, user experience, NFRs, etc., and ensure that all relevant best practices are followed • Developing and designing the overall solution for defined functional and non-functional requirements; and defining technologies, patterns, and frameworks to materialize it • Understanding and relating technology integration scenarios and applying these learnings in projects • Resolving issues that are raised during code/review, through exhaustive systematic analysis of the root cause, and being able to justify the decision taken • Carrying out POCs to make sure that suggested design/technologies meet the requirements.

• Design, build, and optimize scalable data engineering solutions, including streaming data services, data pipelines, data platforms, and operational data systems. • Serve as a hands-on technical leader, actively developing and implementing data engineering solutions rather than functioning solely as an architect. • Define and drive data engineering standards, patterns, best practices, and reusable frameworks. • Architect and implement highly complex, scalable data platforms and advanced data engineering solutions. • Lead complex, high-impact, cross-functional data initiatives across the organization. • Build and support streaming and data services for enterprise use, with experience beyond consuming or using existing platforms. • Establish and enforce data governance, security, data quality, and data management standards. • Ensure enterprise data platforms are reliable, well-modeled, accessible, secure, and optimized for broad consumption. • Drive innovation and modernization initiatives across data platforms, engineering practices, and cloud-based data services. • Partner with senior leadership, architects, product teams, and engineering teams on long-term data strategy and roadmap planning. • Mentor senior engineers and technical leaders across the organization. • Evaluate and adopt emerging technologies to advance enterprise data capabilities. • Ensure scalability, performance, resilience, and long-term sustainability of data platforms. • Champion continuous improvement and elevate engineering practices across teams. • Complete other duties as assigned.

Role Description Que tal fazer parte do nosso time como Engenheiro(a) de Dados? Sua missão será atuar no desenvolvimento end-to-end de soluções de dados, desde a estruturação da camada de dados até a entrega dos painéis. Será responsável pela construção e manutenção de pipelines no Microsoft Fabric, organização da arquitetura de dados em camadas e, complementarmente, pela construção de dashboards em Power BI. Essa é uma oportunidade PJ no modelo remoto. Responsibilities - Construir, migrar e manter pipelines de dados no Microsoft Fabric, garantindo performance, confiabilidade e escalabilidade. - Estruturar e evoluir a arquitetura de dados em camadas (Bronze, Silver e Gold), aplicando boas práticas de organização e governança. - Desenvolver processos de ingestão, transformação e carga de dados (ETL/ELT) a partir de múltiplas fontes. - Desenvolver e organizar Notebooks no Microsoft Fabric para tratamento e processamento de dados. - Escrever e otimizar queries SQL e scripts Python para manipulação, transformação e automação de dados. - Manipular e tratar arquivos Excel e CSV como parte dos fluxos de ingestão. - Desenvolver e manter dashboards e relatórios no Power BI Desktop (DAX e Power Query), entregando a solução de ponta a ponta. - Executar testes técnicos de cargas de dados e validação de painéis antes de publicações em produção. - Organizar, documentar e versionar scripts e soluções implementadas. - Utilizar ferramentas de gestão de demandas para acompanhamento de chamados e entregas (quando aplicável). - Colaborar com áreas de negócio para levantamento e refinamento de requisitos de dados e analíticos. Qualifications - Graduação em Ciência da Computação, Engenharia de Software, Sistemas de Informação, Engenharia, Estatística ou áreas correlatas. - Mínimo de 3 anos de experiência em engenharia de dados ou desenvolvimento de soluções de dados. - Conhecimento em Microsoft Fabric, com foco em construção e migração de Pipelines. - Conhecimento em Lakehouse e arquitetura de dados em camadas (Bronze, Silver e Gold). - Domínio de processos de ETL/ELT. - Conhecimento em Notebooks no Microsoft Fabric. - Proficiência em SQL (queries, joins, filtros, agregações e otimização). - Desenvolvimento de scripts em Python para manipulação e tratamento de dados. - Manipulação de arquivos Excel e CSV. - Conhecimento na construção de painéis em Power BI Desktop (desenvolvimento de medidas em DAX e tratamento de dados com Power Query). - Organização e documentação de scripts. - Capacidade de realizar testes técnicos de cargas de dados e painéis. - Experiência com bancos de dados relacionais e/ou analíticos (SQL Server, PostgreSQL ou similares). Preferred Qualifications - PySpark para transformações e processamento de dados em escala. - Conhecimento em Delta Lake. - Power BI Service (publicação, agendamento, permissões e administração de workspaces). - Controle de versão via Azure DevOps. - Modelagem dimensional básica (Star Schema, Snowflake). - Boas práticas de performance em Power BI. - Certificações Microsoft: DP-600 (Fabric Analytics Engineer), DP-700 (Fabric Data Engineer), PL-300 (Power BI). - Inglês para leitura de documentação técnica. Benefits Se inscreva e embarque nessa jornada com a gente! 🚀