Descrição do Cargo

• Construção e manutenção de pipelines ELT/ETL escaláveis, utilizando SQL e Python como linguagens centrais.
• Desenvolvimento e evolução de camadas de dados (bronze/silver/gold, lakehouse).
• Modelagem de dados para consumo analítico.
• Qualidade e observabilidade: validações, testes automatizados, SLAs e monitoramento.
• Performance: tuning de Spark/SQL, otimização de jobs, consumo e custos.
• Manutenção e suporte técnico a datasets e dashboards Power BI / Fabric.
• Liderança técnica: definição de padrões, code review, mentoring e disseminação de boas práticas.

Formação Acadêmica

• Ensino Superior Completo.em TI, Administração, Logística, Engenharias, Finanças.

Requisitos

• Sólidos conhecimentos em SQL e Python, aplicados a pipelines, transformações, validações e otimização de dados.
• Experiência sólida como Engenheiro(a) de Dados / Analista de Engenharia de Dados Sênior.
• Forte domínio de modelagem de dados (dimensional e/ou lakehouse).
• Experiência com processamento distribuído (Spark / Databricks ou equivalente).
• Vivência com orquestração de pipelines (ADF, Databricks Workflows ou similar).
• Práticas de engenharia: Git, code review, testes e CI/CD.
• Experiência com grandes volumes de dados, performance e confiabilidade.
• Noções aplicadas de segurança, governança e qualidade de dados.