About this role

Desenvolver pipelines de dados para ingestão, transformação e entrega em escala;
Atuar com arquiteturas modernas como Lakehouse, Data Mesh e Medallion;
Garantir qualidade, rastreabilidade, versionamento e reprocessamento seguro de dados;
Apoiar a implementação de práticas de DataOps, monitoramento e observabilidade;
Construir soluções com foco em performance, governança e segurança;
Colaborar com arquitetos, cientistas e analistas de dados;
Participar de discussões técnicas com clientes, recomendando boas práticas e soluções eficientes.

Experiência com ETL/ELT para coleta, transformação e carga de dados;
Atuação com arquiteturas de dados em nuvem e on-premise (Azure e/ou Google Cloud);
Monitoramento e otimização de pipelines de dados;
Estratégias de qualidade, validação e integridade de dados;
Implementação de Data Lakes e Data Warehouses;
Automação de processos com Python e SQL;
Conhecimento em:
Python e SQL avançado
Bancos relacionais e não relacionais (SQL Server, PostgreSQL, MongoDB, etc.)
Azure Data Factory, Synapse, Databricks, Fabric ou similares
Versionamento com Git
Conceitos de DataOps e Governança de Dados
Documentação técnica clara e estruturada.

Engenheiro de Dados Pleno

Key skills