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Responsabilidades e atribuições
Responsabilidades
- Desenhar e implementar pipelines de dados eficientes (batch e streaming), integrando diferentes fontes e formatos.
- Manter e otimizar bancos de dados e data lakes, garantindo segurança e desempenho.
- Desenvolver processos de ingestão, transformação e disponibilização de dados (ETL/ELT).
- Garantir a qualidade, integridade e consistência dos dados em todo o ciclo de vida.
- Atuar em conjunto com times de ciência de dados, analytics e desenvolvimento de software.
- Monitorar e automatizar fluxos de dados, propondo melhorias contínuas na arquitetura.
- Implementar boas práticas de versionamento, documentação e governança de dados.
- Contribuir para a evolução da cultura orientada a dados dentro dos times de inovação.
Requisitos e qualificações
Imprescindível: Experiência como Engenheiro(a) de Dados
Domínio de linguagens de programação voltadas a dados (Python, SQL,
Scala ou equivalentes).
Experiência com ferramentas e frameworks de processamento de dados
(Airflow, Spark, Kafka, DBT, Pub/Sub, Kinesis, Cloud Functions, Lambda
Functions, etc.).
Conhecimento em bancos de dados relacionais e não relacionais
(PostgreSQL, MongoDB, BigQuery, Redshift, etc.).
Conhecimentos em MLOps (Vertex AI, Amazon SageMaker/Bedrock).
Experiência com ambientes em nuvem (GCP e AWS) e uso de serviços de
dados gerenciados.
Boas práticas de versionamento (Git) e integração contínua.
Formação superior em Ciência da Computação, Engenharia, Sistemas de
Informação ou áreas correlatas.
Informações adicionais
Desejável: Conhecimento em modelagem de dados para IA, Machine Learning e/ou Deep
Learning).
Familiaridade com ferramentas de governança e catalogação de dados (ex:
Data Catalog).
Experiência com infraestrutura como código (Terraform,
Cloud
Formation).
Certificações em engenharia ou arquitetura de dados em nuvem (Google
Professional Data Engineer ou AWS Data Engineer)
