Engenheiro(a) de Dados - Pleno
HybridSão Paulo, São Paulo, Brazil
São Paulo, São Paulo, BrazilHybridFull TimeSenior LevelBachelors Degree
Full TimeSenior LevelBachelors Degree
Job Summary
Construct and maintain data pipelines for ingestion and transformation in Data Lake and Data Warehouse environments. Implement quality control, monitoring, and validation routines while building and sustaining APIs for data consumption. Document data flows, business rules, and models, collaborating with BI, Product, and Data Science teams on data structuring. Automate data delivery using orchestration tools and version control to ensure pipeline reproducibility. Participate in agile ceremonies and support the evolution of the company's data architecture alongside DevOps teams.
Required Qualifications
- Ensino superior completo em Ciência da Computação, Engenharia, Sistemas de Informação, Estatística ou áreas correlatas
- Sólido conhecimento em SQL e Python voltado para manipulação de dados
- Experiência em construção de pipelines com ferramentas como Airflow, StreamSets, NiFi ou similares
- Conhecimento em modelagem de dados (normalizada e dimensional)
- Experiência prática com bancos de dados relacionais (PostgreSQL, SQL Server, etc.) e não relacionais (MongoDB, etc.)
- Experiência com ambientes Linux e shell scripting
- Conhecimento de conceitos OLTP, OLAP, Data Lake, Data Warehouse e Lakehouse
- Familiaridade com processos de CI/CD e infraestrutura como código (IaC)
- Experiência em projetos de migração ou integração de dados entre plataformas
- Experiência em Linux incluindo construção de shell script
- Modelo de contratação: PJ
- Tipo de CNPJ/Empresa: ME (microempresa) ou LTDA (Empresa de Responsabilidade Limitada)
- Cachê: Valor fixo em Nota Fiscal
Desired Qualifications
- Experiência prática com serviços de cloud (GCP, AWS, Azure, Oracle Cloud ou On-Premises)
- Conhecimento e uso de ferramentas como DBT, Delta Lake, Apache Spark / PySpark
- Experiência com ferramentas de catálogo e governança de dados (Data Catalog, DataHub, Amundsen)
- Vivência em projetos de arquitetura Medallion ou Data Mesh
- Integração com times de Data Science e apoio na operacionalização de modelos
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