Alocação de engenheiros de pipelines de dados (ETL)
Contrate engenheiros de pipelines de dados (ETL) no padrão das empresas americanas
Engenheiros de pipelines de dados com experiência em times de empresas dos EUA. Constroem infraestrutura de dados confiável, monitorada e fácil de manter, com Airflow, dbt, Spark, Kafka e ferramentas modernas de ELT. Nada de importação de planilha e cron job que ninguém entende.
Por que a EnzRossi
Por que contratar engenheiros de pipelines de dados (ETL) com a EnzRossi
Profissionais seniores, avaliados e preparados antes de chegar até você. A gente continua responsável depois da alocação.
No padrão das empresas americanas
Os mesmos profissionais que atendem empresas dos EUA: inglês fluente, code review, testes, documentação e comunicação direta. Agora no seu time.
Avaliados em cinco dimensões
Profundidade técnica, comunicação em inglês, fluência em ferramentas de IA, senso de dono e alinhamento cultural. Só 5% dos candidatos são aprovados.
Primeira shortlist em 3 dias
Sem meses de processo seletivo nem vaga parada. Você recebe perfis já avaliados e entrevista só quem faz sentido. Funções mais específicas levam de 7 a 10 dias.
2 semanas de teste e garantia de substituição
Se não for a pessoa certa, a substituição não tem custo e você paga só os dias trabalhados. Depois do teste, o contrato é mês a mês, sem multa de saída.
Em reais ou em dólar, você escolhe
Uma fatura por mês da EnzRossi, em reais ou em dólar. Nada de processo seletivo, admissão ou folha do seu lado.
Documentação faz parte do trabalho
Pipeline precisa de documentação clara: diagramas de linhagem, definição de SLA e runbooks para quando algo falha. Os engenheiros da nossa base tratam isso como parte da entrega.
Stack de dados moderna
Airflow, dbt, Snowflake, Databricks, Kafka e Spark. Muitos vêm de formação forte em bancos de dados e algoritmos, e o tempo dos scripts de ETL que ninguém consegue manter ficou para trás.
O que nossos engenheiros de pipelines de dados (ETL) dominam
Apache Airflow (DAGs, operators, sensors)
dbt (models, tests, macros, sources)
Apache Spark (processamento em lote)
Apache Kafka (ingestão em streaming)
PostgreSQL / MySQL (sistemas de origem)Como avaliamos engenheiros de pipelines de dados (ETL)
Todo candidato passa pelas sete etapas antes de você ver o perfil. Depois da nossa triagem, você também pode fazer a sua própria rodada técnica.
* Para vagas comuns, como full-stack. Outras vagas costumam levar de 7 a 10 dias.
Análise de currículo
Etapa 1Analisamos experiência, stack, senioridade e trajetória profissional em relação à vaga antes de chamar alguém para entrevista. A maioria dos candidatos para aqui.
Entrevista comportamental
Etapa 2Uma entrevista estruturada que avalia estilo de comunicação, resolução de conflitos, senso de dono e inglês em contexto profissional.
Entrevista técnica 1
Específica da funçãoUma sessão ao vivo de 90 minutos. O candidato escreve uma DAG do Airflow para um cenário realista de ingestão, com dependências bem resolvidas, tratamento de erro, retries e alertas. Depois vem a modelagem no dbt: estratégia incremental ou full refresh, referência a modelos anteriores, testes de schema e dimensões que mudam com o tempo (SCD). Por fim, um cenário de qualidade de dados: uma métrica importante do negócio está errada há uma semana. O candidato mostra como encontraria a causa entre ingestão, transformação e relatório, e que monitoramento colocaria para não acontecer de novo.
Entrevista técnica 2
Etapa 4Uma segunda rodada, mais profunda, sobre arquitetura de sistemas, escolhas de design e code review, de acordo com a senioridade da vaga.
Desafio prático
Etapa 5Um desafio para fazer em casa que reproduz o trabalho real. Avaliamos qualidade do código, testes, documentação e como o candidato explica as próprias decisões.
Checagem de referências
Etapa 6Conversamos com pelo menos duas referências profissionais que trabalharam com o candidato, não com contatos pessoais.
Verificação de histórico
Etapa 7Verificação de histórico profissional, formação e identidade, com consentimento por escrito e de acordo com a LGPD.
Depois da nossa triagem, você pode fazer a sua própria rodada técnica antes de fechar a contratação.
Perfis de exemplo
Quem você pode contratar
Perfis anônimos da nossa base de profissionais avaliados. Os candidatos da sua shortlist podem ser diferentes.
Engenheiro de pipelines de dados pleno
Curitiba, Brasil
4+ anos de experiência
Engenheira de pipelines de dados sênior
Florianópolis, Brasil
7+ anos de experiência
Engenheiro de dados líder
São Paulo, Brasil
10+ anos de experiência
Receba perfis selecionados para os requisitos da sua vaga.
Receber perfis
O que esperar
O que diferencia nossos engenheiros de pipelines de dados (ETL)
Os engenheiros de pipelines da nossa base constroem pipelines que dá para monitorar, testar e recuperar. Tratam qualidade de dados como prioridade e documentam a linhagem para o próximo engenheiro entender o que vai para onde. Usam IA para acelerar a parte repetitiva do desenvolvimento.
GitHub Copilot para gerar a estrutura de operators do Airflow, modelos dbt e código de inferência de schema. A montagem básica de um pipeline, que levava meio dia, sai em uma hora.
Ferramentas de IA sugerem a primeira suíte de testes do Great Expectations a partir do schema. Depois, eles ajustam de acordo com as regras do negócio.
Linhagem de dados desde o primeiro dia. Quando algo quebra, a análise de impacto leva minutos, não dias.
Documentação com descrição das fontes, lógica de transformação, SLAs e ressalvas conhecidas de qualidade. Os analistas não precisam perguntar tudo para eles.
Idempotência e dados que chegam atrasados pensados desde o início. Rodar o mesmo pipeline duas vezes não pode duplicar registros.
Dúvidas
Perguntas frequentes
Funções relacionadas
Outras funções para o seu time
Conheça seus próximos engenheiros de pipelines de dados (ETL)
Conte a sua stack de dados e o que anda quebrando. A primeira shortlist chega em 3 dias.