- Nível Sênior, com pelo menos 5 anos de experiência direta em Engenharia de Dados na GCP.
- Pelo menos 3 anos de experiência com Databricks.
- Ampla experiência no ecossistema GCP (BigQuery, Dataflow, Cloud Functions, Cloud Pub/Sub).
- Domínio em Python, PySpark e Pandas.
- Experiência em projetos de integração e exploração de dados.
- Experiência em desenvolvimento de projetos de Big Data.
- Compreensão da arquitetura Spark e dos desafios de processamento distribuído.
- Conhecimento em Data Warehousing (carga de dados, distribuição de chaves, tuning).
- Modelagem de dados para BI/Data Mart (Star Schema/Snowflake) e modelagem para NoSQL.
- Habilidades avançadas em SQL, com experiência em bancos relacionais e NoSQL.
- Capacidade de atuar em ambiente ágil, colaborando com múltiplas áreas funcionais.
Diferenciais:
- Experiência com AWS (ex: AWS Glue) e ferramentas de ETL/ELT equivalentes.
- GCP Data Studio / Looker ou similar.
- Ferramentas de visualização de dados como Tableau, Power BI.
- Banco de dados Oracle.
- Shell Script, Unix, Linux.
- Certificações relevantes em Google Cloud.
- Experiência anterior em implementação de práticas de governança de dados e conformidade.
- Atuação em áreas de Finanças (Financeiro, Pricing e/ou Controladoria).
Informações adicionais
- INDISPENSÁVEL: 5+ anos de experiência em Engenharia de Dados na GCP e 3+ anos com Databricks.
- Modelo de atuação: 100% Home Office.
- Tipo de contratação: CLT.
- Projetar, construir e manter pipelines de dados escaláveis e resilientes no ambiente GCP (BigQuery, Dataflow, Cloud Functions, Cloud Pub/Sub).
- Sugerir e implementar melhorias de arquitetura de dados.
- Desenvolver modelos de dados eficazes para suportar análises complexas e relatórios automatizados.
- Implementar processos de ETL/ELT eficientes, otimizando o desempenho dos pipelines para garantir integridade e assertividade dos dados.
- Realizar levantamento de necessidades junto às áreas de negócio e squads, documentando requisitos e traduzindo-os em soluções técnicas viáveis.
- Garantir a governança, qualidade e conformidade dos dados, aplicando boas práticas de engenharia de dados.
- Prestar suporte técnico para problemas de integração de dados, assegurando a disponibilidade contínua dos sistemas.
- Alinhar o ambiente de TI com as necessidades de negócio, padrões e melhores práticas de mercado.
- Participar ativamente de rituais ágeis (sprints e cerimônias), garantindo entregas de qualidade dentro do prazo.
Competências comportamentais:
- Incorporar a cultura data-driven no dia a dia.
- Trabalhar em equipe com empatia, sabendo ouvir e ser ouvido, com boa capacidade de comunicação.
- Fortes habilidades analíticas para transformar requisitos de negócio em soluções técnicas escaláveis e eficientes.
Título e texto são os da empresa. A candidatura é no site da empresa (netvagas.com.br) — daqui você sai preparado.
Saiba como funciona.
