Engenheiro(a) de Dados | Remote

.Responsabilidades e atribuições

Projetar, implementar e evoluir arquiteturas de dados escaláveis e seguras. Desenvolver e manter pipelines de ingestão, integração, processamento e disponibilização de dados. Atuar na construção e manutenção de ambientes de Data Lake, Data Warehouse e plataformas analíticas. Garantir a qualidade, rastreabilidade, segurança e governança dos dados. Integrar dados provenientes de diferentes sistemas, aplicações e fontes corporativas. Apoiar a definição de padrões, boas práticas e estratégias de arquitetura de dados. Otimizar processos de armazenamento, transformação e consumo de dados. Trabalhar em parceria com equipes de negócio, analytics, BI, ciência de dados e tecnologia para viabilizar soluções orientadas a dados. Atuar como referência técnica em iniciativas de dados e apoiar tecnicamente equipes multidisciplinares. Participar da definição, implementação e evolução de plataformas modernas de dados em nuvem.Requisitos e qualificações Requisitos e Qualificações

Ensino superior completo em Tecnologia da Informação, Ciência de Dados, Engenharia, Matemática, Estatística, Física, Química ou áreas correlatas. Experiência em Engenharia de Dados e arquitetura de soluções de dados. Conhecimento em modelagem de dados e integração de sistemas. Experiência com construção e manutenção de pipelines ETL/ELT. Conhecimento avançado em SQL. Experiência com processamento e transformação de grandes volumes de dados. Conhecimento em governança, qualidade e segurança de dados. Vivência com ambientes de Data Lake e Data Warehouse. Conhecimento em plataformas e serviços de dados em nuvem. Capacidade de atuar de forma colaborativa com times técnicos e áreas de negócio.

Diferenciais

Certificações ou treinamentos em Databricks. Experiência com SAP Datasphere. Experiência com Cognite. Experiência com Dataiku. Conhecimento em Python para engenharia e automação de dados. Experiência com arquiteturas modernas de dados e analytics. Vivência em liderança técnica ou coordenação de times de dados. Conhecimento em DataOps, Git e metodologias ágeis.