Engenheiro(a) de Dados Pleno PJ REMOTO (Airflow | Spark | Python | SQL)

Requisitos 3+ anos de experiência na carreira SQL Python Analise de dados com uso de Python Apache Airflow Desenvolvimento de sistema com Python e MySQL Tarefas e Responsabilidades Tarefas e Responsabilidades Somos uma consultoria de Ciência de Dados e Engenharia de Dados em forte crescimento e estamos ampliando o time para tocar projetos grandes, complexos e com impacto real. Aqui, IA não é “conceito”: entra no dia a dia em automações, pipelines, observabilidade, qualidade e produtividade, sempre com foco em robustez e escala para clientes enterprise. Se você curte construir coisas que rodam de verdade — com dados chegando no horário, orquestração confiável, governança, performance e rastreabilidade — vem com a gente. 👇 ✅ O que você vai fazer Construir e evoluir pipelines de dados (batch e, quando necessário, near real-time) Orquestrar workflows com Apache Airflow: DAGs resilientes, idempotentes e fáceis de manter, com dependências, retries e backfills bem resolvidos Desenvolver e otimizar processamento distribuído com Spark (PySpark), em ambientes como Databricks Trabalhar com Python e SQL para ingestão, transformação e validação Implementar qualidade de dados, monitoramento/alertas, logs e observabilidade Colaborar com times de Data Science, Analytics e Produto Documentar decisões e apoiar padrões de engenharia (Git, CI/CD, code review) 🎯 Requisitos Experiência prática com Apache Airflow em produção: criação e manutenção de DAGs, operators, sensors e hooks, agendamento, retries, backfill e troubleshooting de execuções Spark / PySpark sólido (transformações, otimização, leitura/escrita eficiente) Python aplicado à engenharia de dados (ingestão, integração com APIs, transformação e testes) SQL forte (joins, CTEs, window functions, modelagem e performance) Noções claras de modelagem e governança de dados Diferenciais: Databricks (Jobs, notebooks, clusters, Delta Lake/arquitetura medallion, Unity Catalog), operação de Airflow gerenciado ou em Kubernetes (MWAA, Cloud Composer, Astronomer), cloud (Azure, AWS ou GCP), dbt e streaming (Kafka, Spark Structured Streaming) 💡 O que você encontra aqui Projetos desafiadores com grandes empresas e dados de verdade Ambiente de crescimento acelerado, com espaço para protagonismo e evolução Cultura de time: colaboração, autonomia, entrega e qualidade Stack moderna, com incentivo real à automação e boas prática