Pessoa Engenheira de Dados Sênior (DataSecOps)
Confidencial · Híbrido · São Paulo, SP · CLT
Recebendo candidaturas · conferida em 29/10
Ficha da vaga
- Modelo
- Híbrido
- Onde aceita
- Aceita candidatos do Brasil
- Senioridade
- Sênior
- Salário
- Salário não divulgado
- Contrato
- CLT
Fonte: Gupy · Ver vaga original →
- python
- sql
- git github
- cloud basico
Organizei a descrição em seções com IA. O texto completo da vaga está logo abaixo.
Sobre a vaga
Oportunidade para Pessoa Engenheira de Dados Sênior (DataSecOps) atuar no desenvolvimento, manutenção e evolução de pipelines de dados em ambiente cloud utilizando ferramentas como Airflow, Spark e DBT.
O que você vai fazer
- Desenvolver, manter e evoluir pipelines de dados batch e streaming utilizando Airflow (EKS), EMR/Spark e DBT.
- Implementar ingestões de dados via DMS, APIs, arquivos e eventos, garantindo organização correta nas camadas do Data Lake.
- Investigar e corrigir incidentes de dados (falhas de DAG, erros de processamento, inconsistência de métricas, problemas de schema).
- Atuar na análise de causa raiz (RCA) e propor melhorias para evitar recorrência de falhas.
- Garantir qualidade dos dados através de testes automatizados (DBT tests), validações e reconciliações.
O que pedem
- Experiência sólida como Engenheiro de Dados em ambiente cloud.
- Vivência prática com construção e manutenção de pipelines de dados em produção.
- Experiência com troubleshooting e resolução de incidentes.
- Experiência com modelagem analítica (fatos e dimensões).
- Experiência com cargas incrementais e particionamento.
Descrição completa da vaga
Você Irá: (Responsabilidades)Desenvolver, manter e evoluir pipelines de dados batch e streaming utilizando Airflow (EKS), EMR/Spark e DBT.Implementar ingestões de dados via DMS, APIs, arquivos e eventos, garantindo organização correta nas camadas do Data Lake.Investigar e corrigir incidentes de dados (falhas de DAG, erros de processamento, inconsistência de métricas, problemas de schema).Atuar na análise de causa raiz (RCA) e propor melhorias para evitar recorrência de falhas.Garantir qualidade dos dados através de testes automatizados (DBT tests), validações e reconciliações.Desenvolver e otimizar transformações em Spark e DBT visando performance e custo.Otimizar queries no Athena e modelos DBT, reduzindo custo de processamento e melhorando tempo de resposta.Trabalhar com cargas incrementais (append, overwrite, merge/upsert), garantindo consistência e idempotência.Apoiar a evolução da arquitetura atual, contribuindo com melhorias técnicas e padronizações.Realizar code reviews e seguir boas práticas de versionamento e documentação.Trabalhar próximo às áreas de negócio para garantir que os dados entregues atendam aos requisitos funcionais.Monitorar execuções e propor melhorias contínuas nos pipelines.
Requisitos e qualificações Esses são os itens que não podem faltar:Experiência sólida como Engenheiro de Dados em ambiente cloud.Vivência prática com construção e manutenção de pipelines de dados em produção.Experiência com troubleshooting e resolução de incidentes.Experiência com modelagem analítica (fatos e dimensões).Experiência com cargas incrementais e particionamento.Stack Técnica EssencialAWS (S3, Athena, IAM, Glue Catalog; desejável EMR).Airflow (criação e manutenção de DAGs).Spark (PySpark – joins, particionamento, tuning básico de performance).DBT (modelagem, incremental models, testes).SQL avançado.Python.Git.Diferenciais:Experiência com arquitetura orientada a eventos.Conhecimento em tabelas versionadas (Iceberg/Hudi).Experiência com otimização de custos em Athena/EMR.Noções de observabilidade e monitoramento de dados.Participação em decisões técnicas ou padronização interna.
Perguntas e respostas sobre a vaga
- Aceita candidatos de onde?
- Aceita candidatos do Brasil.
- Qual o regime de contratação?
- CLT.
- É remota?
- Não, é híbrida.
- Informa salário?
- Não, a vaga não divulga.
Nenhuma vaga séria cobra para você se candidatar, e eu nunca peço dado bancário dentro de uma candidatura. O plano pago é cobrado só pelo Asaas, meu parceiro de pagamento.
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