Buscamos um(a) Engenheiro(a) de Dados com experiência em soluções de Big Data, para atuar no desenho, construção e evolução de arquiteturas de dados modernas, escaláveis e orientadas à performance.
Esse(a) profissional será responsável por garantir que os dados da empresa sejam confiáveis, acessíveis e escaláveis, apoiando diretamente a tomada de decisão e a evolução tecnológica do negócio.
Além disso, terá papel fundamental na estruturação de pipelines de dados, organização das camadas de dados e sustentação de ambientes distribuídos em cloud (AWS), contribuindo para a eficiência, governança e qualidade das soluções implementadas.
📍 Modelo de Trabalho
Modelo híbrido, com atuação presencial às terças e quintas-feiras na região da Faria Lima – São Paulo (SP).
📄 Modelo de Contratação
Contratação no modelo PJ, por meio da Iventis Consultoria.
🧠 Requisitos Técnicos
- Experiência como Engenheiro(a) de Dados, com foco em Big Data
- Vivência com arquitetura de dados (data lakes, data warehouses, etc.)
- Experiência com cloud (AWS)
- Conhecimento em bancos de dados:
- SQL (ex: PostgreSQL, MySQL, SQL Server)
- NoSQL (ex: MongoDB, Cassandra, DynamoDB)
- Experiência com linguagens de programação:
- Python, Java, Scala ou R
- Experiência com engines de processamento distribuído:
- Spark, Hadoop ou similares
- Conhecimento em modelagem de dados
- Familiaridade com metodologias ágeis (Scrum, Kanban, etc.)
- Conhecimento em governança de dados (DAMA-DMBOK)
⭐ Diferenciais
- Experiência com soluções SAP:
- SAP BTP
- SAP S/4 HANA
- SAP Analytics Cloud (SAC)
- SAP Data Warehouse Cloud (DWC)
- Experiência em ambientes corporativos complexos e alta volumetria de dados
💡 Perfil Comportamental
- Pensamento analítico e visão sistêmica
- Autonomia e proatividade
- Boa comunicação com times técnicos e de negócio
- Organização e foco em qualidade
🔧 Responsabilidades
- Desenvolver e manter pipelines de dados (ETL/ELT)
- Projetar e evoluir arquiteturas de dados escaláveis
- Atuar com grandes volumes de dados (Big Data)
- Trabalhar em ambientes cloud (AWS)
- Garantir qualidade, governança e organização dos dados
- Implementar e otimizar processamento distribuído
- Modelar dados para suportar analytics e decisões de negócio
